Water and food insecurity and linkages with physical and sexual intimate partner violence among urban refugee youth in Kampala, Uganda: cross-sectional survey findings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water insecurity (WI) and food insecurity (FI), each associated with violence exposure, are understudied in urban humanitarian settings. We conducted a cross-sectional survey with urban refugee youth in Kampala, Uganda to examine: (a) social-ecological correlates of WI, FI, and concurrent FI and WI; (b) associations between WI and FI with recent sexual and physical intimate partner violence (IPV); and (c) associations between an Index of Vulnerability (IoV) comprised of social-ecological stressors (e.g., FI, WI) and recent physical/sexual IPV. Among participants (n = 340; mean age: 21.1 years, standard deviation: 2.6) almost half (47.8%) reported WI and two-thirds (65.0%) FI. In adjusted analyses, time in Uganda, age, and insecure housing were associated with increased odds of WI and concurrent FI and WI; household toilet sharing and insecure housing were associated with increased odds of FI. In adjusted analyses, WI, concurrent FI and WI, housing insecurity, and parenthood were associated with higher sexual IPV odds. FI and parenthood were associated with increased odds of physical IPV. IoV scores were associated with physical/sexual IPV, and IoV scores accounted for more variance in physical/sexual IPV than any individual indicator. Future research can address WI and co-occurring resource insecurities to reduce gender-based water-related violence risks.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».