An evaluation of the association between participant sex and perceptions of child marriage among Syrian refugees in Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
Since the onset of war in Syria, the occurrence of child marriage has risen from 13% in pre-war Syria, to approximately 35% among Syrian refugee girls. Economic instability, societal norms, and safety concerns all contribute to this practice. This study examines the underlying causes of child marriage by analyzing the association between participant sex and perceptions of child marriage among Syrian refugees in Lebanon. Data were obtained from a cross-sectional, mixed-methods study conducted in Lebanon in 2016. Multivariate logistic regression was used to evaluate the association between participant sex and attributing child marriage to safety concerns or, independently, attributing child marriage to financial insecurity. We analyzed 560 micronarratives, 52.1% of which were provided by women, with the majority of participants being under the age of 35 (78.2%). Men were found to have lower odds of attributing child marriage to safety concerns (OR = 0.54, 95% CI = 0.29-0.98), and higher odds of attributing child marriage to financial insecurity (OR = 1.76, 95% CI = 1.06-2.92), compared to women. When stratified by location in Lebanon, men in Tripoli had a higher odds of attributing child marriage to financial insecurity (OR = 2.68, 95% CI = [1.11, 6.50]). Given these differences in perceived reasons for child marriage between men and women, gender-specific messaging and initiatives could be utilized to address the underlying issues that lead to child marriage, and reduce the occurrence of this practice, particularly in Tripoli.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».