Women in Health and their Economic, Equity and Livelihood statuses during Emergency Preparedness and Response (WHEELER) protocol: a mixed methods study in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Kenya reported its first COVID-19 case on 13 March 2020. Pandemic-driven health system changes followed and unforeseen societal, economic and health effects reported. This protocol aims to describe the methods used to identify the gender equality and health equity gaps and possible disproportional health and socioeconomic impacts experienced by paid and unpaid (community health volunteer) female healthcare providers in Kilifi and Mombasa Counties, Kenya during the COVID-19 pandemic. METHODS AND ANALYSIS: Participatory mixed methods framed by gender analysis and human-centred design will be used. Research implementation will follow four of the five phases of the human-centred design approach. Community research advisory groups and local advisory boards will be established to ensure integration and the sustainability of participatory research design. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval was obtained from the Institutional Scientific and Ethics Review Committee at the Aga Khan University and the University of Manitoba.This study will generate evidence on root cultural, structural, socioeconomic and political factors that perpetuate gender inequities and female disadvantage in the paid and unpaid health sectors. It will also identify evidence-based policy options for future safeguarding of the unpaid and paid female health workforce during emergency preparedness, response and recovery periods.
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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 | 0,044 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,005 |
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 ».