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Enregistrement W4409886408 · doi:10.1177/10497323251330447

A Social-Ecological Model to Explore Multi-Faceted Drivers of Child Marriage: An Iterative Qualitative Study in Southern Bangladesh

2025· article· en· W4409886408 sur OpenAlexafffund
Md Abul Kalam, Chowdhury Abdullah Al Asif, Shirin Afroz, Mai-Anh Hoang, Kyly C. Whitfield, Aminuzzaman Talukder

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityNutrition International
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésPsychological interventionFocus groupChild marriagePovertyThematic analysisDomestic violenceQualitative researchAgency (philosophy)EnforcementSocial ecological modelPsychologyPopulationPoison controlSociologyEconomic growthSuicide preventionPolitical scienceMedicineEnvironmental healthDemographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite national priorities, legal reforms, and increased investment in interventions, child marriage (CM) remains a significant public health risk, leading to violence, intergenerational nutritional depletion, and poor health outcomes in Bangladesh. Using the social-ecological model (SEM), this iterative qualitative study aimed to understand the drivers of CM at the individual, familial, social/community, and institutional levels to inform policy and programs. A total of 29 focus group discussions (with community members, married and unmarried adolescent girls, and their parents and grandmothers), 44 in-depth interviews (with married and unmarried adolescent girls, and their parents), and 10 key informants' interviews (influential community leaders) were conducted. Findings were drawn through thematic analysis employing both inductive and deductive coding. Identified CM drivers are aligned with the SEM framework. Girls' agency, collective efficacy, self-initiated marriage, and educational performance were individual-level drivers. Family-associated drivers were household poverty, parents' lack of awareness, and intra-household gendered preferences. Social/community drivers include norms about the "ideal" bride, girls' readiness for marriage, control over girls' sexuality and mobility, fear of violence, family honor, and religious norms. Weak enforcement to prevent CM, limited opportunities for girls, ecological conditions, and long school closures during COVID-19 were key institutional drivers. Findings suggest CM drivers are interconnected across levels of the SEM, implying the need for multi-level interventions. Coordinated efforts to reduce CM may include addressing the harmful CM norms and systemic factors leading to CM, raising community awareness about the adverse outcomes of CM, and offering poverty alleviation and economic opportunities for girls.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,474
Tête enseignante GPT0,619
Écart entre enseignants0,145 · 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'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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