Exploring early childhood development programming in Kenya’s arid and semi-arid lands
Notice bibliographique
Résumé
Background: Promoting high-quality early childhood development (ECD) is vital for individuals’ physical and social well-being and yields significant societal returns. However, children in marginalised regions like Kenya’s arid and semi-arid lands (ASALs) face significant barriers to accessing quality ECD services. Aim: This study aimed to document existing ECD services in Kenya’s ASAL areas, including their availability, types and key characteristics; identify gaps in their provision and propose solutions to enhance access and quality. Setting: This qualitative study was conducted in 10 ASAL counties in Kenya. Methods: Using purposive and snowball sampling techniques, 103 key informants, including pre-primary teachers, parents, healthcare workers, religious leaders and county ECD coordinators, were interviewed. The interviews were audio-recorded, transcribed verbatim and analysed thematically. Results: The study found that while diverse ECD programmes exist in ASAL regions, their quality and effectiveness are hindered by challenges such as inadequate funding, insecurity, extreme weather events, food insecurity, poor infrastructure, inadequate healthcare access and limited early learning opportunities. Recommendations include increasing ECD funding, improving healthcare, enhancing early learning opportunities, promoting livelihood diversification and addressing security and food insecurity. Conclusion: Despite investments in ECD programmes, significant challenges persist, underscoring the need to provide children with high-quality services that foster nurturing care and mitigate risks to their development. This study highlights the urgency of adopting a multi-sectoral approach to strengthen ECD programmes and services in Kenya’s ASAL. Contribution: This article contributes to the scarce literature on ECD programming in Kenya’s ASALs by documenting existing ECD services, identifying critical gaps in their provision and offering actionable recommendations to address barriers to programme quality and effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».