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Enregistrement W4410001647 · doi:10.29063/ajrh2025/v29i4.9

Are traditional honour ideologies associated with fertility goals and contraceptive use? Findings from a cross-sectional study with a national sample of women and men in Uganda

2025· article· en· W4410001647 sur OpenAlexaff
Arnab Dey, Kalysha Closson, Jarrod E. Bock, Ryan P. Brown, Pamela Kakande Nabukhonzo, Wilson Nyegenye, Anita Raj

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Reproductive Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyHonourFertilitySample (material)Family planningDemographyIdeologyPopulationGender studiesMedicinePolitical scienceSociologyResearch methodologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used data from a nationally representative sample of men and women of childbearing age in Uganda to assess the association between traditional honour ideologies and fertility goals and contraception use. We used multivariable regression analysis to assess the associations between honour ideologies and a) the ideal number of children, b) male control over contraceptive decision-making, and c) male/female-controlled contraceptive use. Results show that men desired more children and were less likely to use contraception compared to women. For men, honour ideologies about women are linked to both larger desired family size and lower likelihood to use male-controlled contraceptives. Additionally, men's honour ideologies for both genders were associated with a higher likelihood of male control over contraceptive decision-making. We conclude that traditional honour norms not only lead to a preference for more children but also entail male control over contraceptive decisions, undermining women's contraceptive use autonomy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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