Assessing attitudes towards violence against women and girls, their determinants and health-seeking behaviour among women and men in South Sudan: a cross-sectional national survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Investigating attitudes accepting two categories of violence against women and girls (VAWG) (intimate partner violence-IPV-and other expressions of VAWG) and their association with seven demographic/social determinants and health-seeking behaviours in South Sudan. DESIGN: Cross-sectional study using data from the South Sudan National Household Survey 2020. SETTING: South Sudan. PARTICIPANTS AND METHODS: 1741 South Sudanese women and 1739 men aged 15-49 years; data captured between November 2020 and February 2021 and analysed using binary logistic regression. RESULTS: People with secondary or higher education displayed attitudes rejecting acceptance of IPV (OR 0.631, 95% CI 0.508 to 0.783). Women and men living in states with more numerous internally displaced people (IDP) or political/military violence had attitudes accepting IPV more than residents of less violence-affected regions (OR 1.853, 95% CI 1.587 to 2.164). Women had a higher odd of having attitudes accepting IPV than men (OR 1.195, 95% CI 1.014 to 1.409). People knowing where to receive gender-based violence healthcare and psychological support (OR 0.703, 95% CI 0.596 to 0.830) and with primary (OR 0.613, 95% CI 0.515 to 0.729), secondary or higher education (OR 0.596, 95% CI 0.481 to 0.740) displayed attitudes rejecting acceptance of other expressions of VAWG. People residing in states with proportionately more IDP and who accepted IPV were more likely to have attitudes accepting other expressions of VAWG (OR 1.699, 95% CI 1.459 to 1.978; OR 3.195, 95% CI 2.703 to 3.775, respectively). CONCLUSION: Attitudes towards accepting VAWG in South Sudan are associated with women's and men's education, gender, residence and knowledge about health-seeking behaviour. Prioritising women's empowerment and gender transformative programming in the most conflict-affected areas where rates of VAWG are higher should be prioritised along with increasing girls' access to education. A less feasible strategy to decrease gender inequalities is reducing insecurity, military conflict, and displacement, and increasing economic stability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».