Extreme weather events and refugee youths’ experiences of physical health in a Ugandan humanitarian setting: qualitative insights
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Refugee settlements globally experience increased exposure to extreme weather events (EWE) compared with host national settings; however, refugee youth climate-related health experiences in humanitarian settings are understudied. We explored the lived experiences of climate change and EWE related to physical health among refugee youth aged 16-24 in a Ugandan refugee settlement. METHODS: We conducted a community-based, multi-method study. We purposively sampled refugee youth living in a Northern Ugandan refugee settlement reporting recent (past 14-day) EWE and/or resource insecurity. We conducted 32 refugee youth walk-along interviews to elicit a rich understanding of lived experiences in a target environment. During each interview, the youth brought the research assistant to places where they obtained resources (i.e. food, water, sanitation), took photos of their chosen places on a tablet, and described the photo and the place. We also conducted 12 in-depth interviews with key informants, comprising adults with experience working in this refugee settlement on refugee well-being, food security, water and sanitation hygiene (WASH), and/or climate change. We analysed the findings using template thematic analysis informed by the resource scarcity framework, which examines ecologic, social, and socioeconomic factors associated with resource insecurities. FINDINGS: = 12; mean age: 37.0, SD: 5.8; 75% men, 25% women). Participant narratives identified how flooding, heavy rain, and drought contributed to youth experiencing resource insecurities (food, water, sanitation), in turn increasing malnutrition risks, water-borne diseases, and risks of bodily harm. Flooding and heavy rains also contributed to vector-borne diseases, and drought to dehydration and hygiene-related infections. CONCLUSIONS: The findings highlight the need for better WASH infrastructure and increased food aid in Ugandan humanitarian settings, along with refugee youth-led initiatives to address the impacts of climate change on refugee well-being.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,002 | 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 ».