Determinants of COVID-19 knowledge and self-action among African women: Evidence from Burkina Faso, the Democratic Republic of Congo, Kenya, and Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of infectious diseases and self-action are vital to disease control and prevention. Yet, little is known about the factors associated with knowledge of and self-action to prevent the coronavirus disease (COVID-19). This study accomplishes two objectives. Firstly, we examine the determinants of COVID-19 knowledge and preventive knowledge among women in four sub-Saharan African countries (Kenya, Nigeria, the Democratic Republic of Congo, and Burkina Faso). Secondly, we explore the factors associated with self-action to prevent COVID-19 infections among these women. Data for the study are from the Performance for Monitoring Action COVID-19 Survey, conducted in June and July 2020 among women aged 15-49. Data were analysed using linear regression technique. The study found high COVID-19 knowledge, preventive knowledge, and self-action among women in these four countries. Additionally, we found that age, marital status, education, location, level of COVID-19 information, knowledge of COVID-19 call centre, receipt of COVID-19 information from authorities, trust in authorities, and trust in social media influence COVID-19 knowledge, preventive knowledge, and self-action. We discuss the policy implications of our findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».