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Enregistrement W4404120822 · doi:10.24908/qap.v1i2.17346

Female Genital Mutilation in Somalia: Leveraging Opinions, Perceptions, and Experiences for Effective Interventions

2024· article· en· W4404120822 sur OpenAlexaff
Jessica Lee

Notice bibliographique

RevueQapsule Queen s Undergraduate Health Sciences Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFemale Genital Mutilation/Cutting Issues
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemale circumcisionPsychological interventionPerceptionSex organPsychologyMedicineEnvironmental healthObstetricsNursingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review critically examines the socio-cultural and religious landscape of female genital mutilation (FGM) in Somalia, where the practice remains pervasive despite global condemnation and human rights infringements. With the highest FGM rates globally, Somalia's scenario underscores the complexities of eradicating practices deeply embedded in societal fabric. The purpose of this review is to understand prevailing attitudes towards FGM among various Somali stakeholders and to recalibrate intervention strategies accordingly, with an emphasis on harm reduction as a pragmatic initial approach towards a long-term eradication goal. The review employs a thematic synthesis of qualitative studies to discern Somali communities’ awareness of FGM health risks, ongoing support for the practice, and resistance to its abandonment. It reveals a perceptual shift towards Sunna, a less extreme FGM form, influenced by religious considerations and health awareness, yet still infringing on women's rights. The contentious role of medicalization as a harm-reduction tactic is also discussed, which, while safer, may perpetuate the practice. Overall, the review underscores the necessity for culturally sensitive, community-driven interventions that advocate for collective action against FGM. These interventions should integrate educational efforts, legal frameworks, and redefinition of FGM's socio-cultural importance, aiming for a gradual yet definitive end to the practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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