The Increasing Prevalence of Children Home Alone in Ghana: The Importance of Considering Regional Inequalities
Notice bibliographique
Résumé
Research from industrialized settings has linked inadequate child supervision with various negative consequences. Nevertheless, empirical research in lower- and middle-income countries about correlates of inadequate child supervision has been scarce. The few studies that exist tended to focus on individual- and household-level factors, and reported associations that are not significant or in mixed directions depending on the context. Structural factors are left underexplored, but taking a more macro-level lens in settings with high regional disparities can hold the key to explaining increases in prevalence of inadequate child supervision. Exploring the evolution over time of child supervision practices can also enrich this explanation. We use data from two rounds of Ghana Multiple Indicator Cluster Surveys to examine factors associated with children left home alone, and employ regional analysis using strata-level mixed effects. We found that in Ghana, the prevalence of children left home alone without adult supervision increased by 8.5% between 2011 and 2018 - an increase of more than 500,000 children over seven years. Statistical analyses suggest that variation between regions likely are associated with the growth of inadequate child supervision in this country. Future research should pay closer attention to how structural conditions, proxied by regions, can serve as either barriers or facilitators to adequate child supervision practices, helping shed light on residual variance unexplained by individual- and household-level factors. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s12187-023-10038-w.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».