Young adolescent recommendations for advancing water, food, and sanitation security in Kenya: Qualitative insights
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and related extreme weather events (EWE) exacerbate resource insecurities that threaten youth wellbeing. We conducted participatory mapping workshops (PMW) to generate recommendations for reducing food, water, and sanitation insecurity from young adolescents in Kenya. We conduced two-day multi-media PMWs that involved drawing, discussions, emoji descriptions, song creation, and writing, in six climate-affected Kenyan sites (Nairobi, Naivasha, Kilifi, Kisumu, Kalobeyei refugee settlement, Isiolo) with young adolescents aged 10–14 from 2022 to 2023. We applied framework thematic analysis informed by resource insecurity theory. Participants ( n = 118; mean age: 12.1, standard deviation: 1.33) included adolescent boys (50.8 %) and girls (49.2 %). Overarching themes included recommendations to advance food security (e.g., food affordability, food production, food safety, food access), water security (e.g., water quality and safety, water infrastructure, water sufficiency), and sanitation security (e.g., waste management, hygiene and health education, sanitation infrastructure). These recommendations spanned government (e.g., reduce food tax, provide seeds/fertilizer), community (e.g., mutual aid, hygiene awareness), and household (e.g., reduce water wastage, youth safety collecting resources) levels. Young adolescents identified multi-level solutions to advance water, food, and sanitation insecurity in climate-affected Kenyan regions. Climate and poverty interventions should amplify youth recommendations to advance health and wellbeing in Kenya. • Participatory mapping is an innovative method for young adolescent research. • Young adolescents in Kenya identified food, water, and sanitation daily stressors. • Young adolescents voiced clear solutions to food, water, and sanitation insecurity. • Young adolescents' solutions included infrastructure and behaviour change. • Findings support engaging youth in water, food, and sanitation decision-making.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».