Secular changes in child marriage and secondary school completion among rural adolescent girls in India
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundChild marriage (<18 years) and school drop-out disproportionately affect girls living in impoverished households in rural areas, with long-term economic and health consequences.Improving retention in education, and delaying age at marriage and first pregnancy have received substantial attention at the national and global level, in line with the Millennium Development Goals and the Sustainable Development Goals (SDGs) (2015-2030). MethodsWe examined changes over time in economic, education and child marriage indicators among adolescents from rural households in (i) Northern Karnataka (the most deprived region of Karnataka), (ii) Karnataka state, and (iii) all India, using individualized data from four pre-existing, nationally-representative datasets (District Level Household and Facility Surveys (DLHS 2-4) (2002/4-2012/3) and the National Family Health Survey (NFHS-4) (2015-16)). ResultsAt the national and state level, we found large improvements in secondary educational attainment among girls and boys living in rural settings (proportion of adolescents completing age-appropriate secondary school education (all India): girls 12.4% 2002/3 vs. 31.6%2015/6; boys 18.9% 2002/4 vs. 36.8%2015/6).We also observed large reductions in child marriage and early child-bearing rates (proportion of married women aged 18-24 years married <18 years: 62.4% 2002/4 vs. 23.8%2015/6; proportion of married girls aged <19 years who are pregnant or have children: 62.4% 2002/4 vs. 21.9%2015/6).In addition, we found evidence of "clustered deprivations", whereby girls in rural areas from the poorest families and lowest castes continue to experience multiple forms of disadvantage, with child marriage significantly associated with scheduled caste / scheduled tribe (SC/ST) caste (odds ratio (OR)=1.25,95% confidence interval (CI)=1.18-1.32),poorest quintile (OR=2.38,95% CI=2.21-2.55)and illiteracy (OR=2.09,95% CI=1.95-2.23);and not completing secondary education significantly associated with SC/ST caste (OR=1.52,95% CI=1.45-1.59),poorest quintile (OR=4.17,95% CI=3.90-4.46),and child marriage (OR=2.05,95% CI=1.85-2.26). ConclusionsThe results show substantial improvements in economic, educational and child marriage indicators at the state and national level over the past 14 years.The government has implemented multiple programmes and policies to address child marriage and school drop-out, and these trends suggest such efforts may be having a positive impact.If India is to achieve the SDGs, designing targeted interventions to reach those who continue to be left furthest behind is going to be key.Child marriage, defined as marriage under the age of 18 years, is associated with a range of adverse economic and health outcomes, including inter-generational poverty, early and inadequately spaced pregnancies, intimate partner violence, poor mental health, poor utilization of maternal health services, maternal and child mortality, and
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».