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Enregistrement W4411399782 · doi:10.1080/17565529.2025.2518126

Exploring women’s coping strategies to combat suboptimal water access in rural Ghana

2025· article· en· W4411399782 sur OpenAlexafffund
Gervin Ane Apatinga, Sarah Dickson‐Anderson, Corinne J. Schuster‐Wallace

Notice bibliographique

RevueClimate and Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésCoping (psychology)Economic growthDevelopment economicsPolitical scienceSocioeconomicsBusinessNatural resource economicsPsychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholarly accounts on the importance and types of adaptive practices for suboptimal water access in Ghana's rural areas, where water inaccessibility persists, are lacking. Conducted in the Kologo rural community in Northern Ghana, known for its severe water insecurity, this study aimed to understand how women manage and adapt to poor water access. An equal number of women (n = 150) and men (n = 150), aged 18 or older, were randomly recruited to participate in a survey. Additionally, eighteen focus group discussions (FGDs) were purposefully conducted with both women and men across different age groups (young: ≤ 30, adult: 31-50, and older: ≥ 51) to provide context and deeper insight into the coping strategies identified through the survey. Surveys and focus group discussions were analyzed statistically and thematically. Findings reveal that these women employ exit (alternative water sources), loyalty (storage, treatment), and voice (community-driven actions) strategies to address water challenges simultaneously or interchangeably. However, specific coping mechanisms can be ineffective and even detrimental long-term. The study underscores that women’s coping strategies alone cannot comprehensively tackle the systemic issues causing access challenges. Collaborative efforts, policy interventions, and gender-sensitive approaches are required to improve equitable water access and alleviate the persistent challenges faced by these women and communities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,246 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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