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Enregistrement W4408721542 · doi:10.1108/s0733-558x20250000092014

Health Provider or Debt Collector? The Unintended Consequences of Integrating Income-generating Activities with Community Health Interventions in Kenya

2025· book-chapter· en· W4408721542 sur OpenAlexaff
Kenneth Ogendo, Emily S. Block, Andrea Caldwell Marquez, Bertha Ochieng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHIV/AIDS Impact and Responses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionUnintended consequencesDebtBusinessPublic health interventionsCommunity healthEnvironmental healthPublic economicsEconomicsEconomic growthMedicinePolitical scienceHealth careNursingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study explores the challenges faced by community health promoters (CHPs) in Kenya as they attempt to couple income-generating activities with their public health duties. Drawing on qualitative data from in-depth interviews and focus groups discussions (FGDs) across three counties, we investigate why many CHPs ultimately abandoned health-related entrepreneurial ventures despite initial optimism. Our findings reveal two key challenges: (1) a volatile institutional environment created by shifting government policies and nongovernmental organization (NGO) interventions that destabilized markets for health products, and (2) role conflicts arising from community expectations and eroding trust when commercial transactions were introduced into health service relationships. These tensions compromise household visitations potentially impeding universal health coverage efforts. Our findings contribute to research on necessity entrepreneurship by highlighting the critical importance of institutional stability and role compatibility when designing entrepreneurial initiatives in resource-constrained contexts. It also extends institutional theory in entrepreneurship by demonstrating how institutional complexity can create irreconcilable tensions rather than opportunities for hybrid organizing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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