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Enregistrement W6898843275 · doi:10.57945/manara.21598563

School water, sanitation, and hygiene inequalities: a bane of sustainable development goal six in Nigeria

2022· article· en· W6898843275 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQatar National Library · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanitationHygieneSocioeconomic statusGovernment (linguistics)Observational studyPublic healthSustainable developmentOddsOdds ratio

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives The importance of school water, sanitation, and hygiene (WASH) in achieving the Sustainable Development Goal targets 6.1 and 6.2 in developing countries cannot be overemphasized. However, widespread WASH inequalities remain an impediment to achieving the targets by 2030. Hence, this study was conducted to examine current school-WASH disparities among public and private schools in a low-income Nigerian community using mixed methods. Methods The cross-sectional survey utilized multi-stage sampling to select 400 students from five public and five private schools in Akinyele, Ibadan. Semi-structured questionnaires and observational checklists were used to obtain data. Inferential statistics were measured at a 95% confidence interval. Independent variables like the students’ sociodemographic characteristics, school type, and available WASH facilities were associated with dependent variables like respondents’ hand hygiene and sanitation practices and WASH-associated knowledge and attitude to examine existing inequalities. Results Classifying the available WASH facilities based on the WHO/UNICEF Joint Monitoring Programme, none of the public schools provided any sanitation and hygiene service, while all the private schools provided both services. Furthermore, the private-school students had significantly better WASH knowledge (p<0.001; Ƞ2p=0.152) and attitude (p<0.001; Ƞ2p=0.036) compared with the public-school students. Also, a significantly higher portion of public-school students practiced open defecation at school (p<0.001; odds ratio (OR)=7.4; confidence interval (CI)=4.1–13.5) and at home (p<0.001; OR=7.8; CI=3.7–16.7). Conclusion WASH disparities among socioeconomic groups remain a persistent challenge. Sole reliance on the Government to narrow the inequalities has persistently proven unfruitful. There is a need to empower local community stakeholders to facilitate sustainable school-WASH interventions.Other Information Published in: Canadian Journal of Public Health License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 See article on publisher's website: http://dx.doi.org/10.17269/s41997-022-00633-9

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
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