Experiences of drought, heavy rains, and flooding and linkages with refugee youth sexual and reproductive health in a humanitarian setting in Uganda: qualitative insights
Notice bibliographique
Résumé
Climate-related extreme weather events (EWE) exacerbate resource insecurities that, in turn, shape sexual and reproductive health (SRH). Refugee settlements face increased EWE exposure yet are understudied in EWE research. We explored experiences of climate change and SRH among refugee youth aged 16–24 in Bidi Bidi Refugee Settlement, Uganda. This qualitative study involved walk-along individual youth interviews and key informant (KI) service provider interviews. We conducted thematic analysis informed by the resource scarcity framework, which explores socioeconomic and ecological risks for resource insecurity. Participants (N = 44) included youth (n = 32; mean age: 20.0, standard deviation [SD]: 2.4; 50% men, 50% women) and KI (n = 12; mean age: 37.0, SD: 5.8; 75% men, 25% women). Findings illustrate how EWE shape SRH outcomes for refugee young women: (1) climate change contributes to water scarcity, extreme heat, and changing rain patterns; (2) drought contributes to resource scarcities (e.g. food, water) that increase sexual and gender-based violence (SGBV) risks, transactional sex, and menstruation insecurity and (3) heavy rains/flooding contribute to resource scarcities that increase SGBV risks, and sanitation insecurity exacerbates menstruation insecurity. Findings highlight how EWE-related resource insecurities are associated with poor SRH (STI/HIV acquisition risks, unplanned pregnancy, SGBV) and should be addressed in multi-level climate-informed humanitarian programmes.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».