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Enregistrement W6911404526 · doi:10.5281/zenodo.10012793

INFLUENCE OF POVERTY ON TEENAGE PREGNANCY AMONG SCHOOL GOING TEENAGERS IN KOROGOCHO SLUMS, NAIROBI COUNTY, KENYA

2023· article· en· W6911404526 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyTeenage pregnancyNonprobability samplingPopulationStratified samplingDescriptive statisticsSocial classThematic analysisSample (material)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Teenage pregnancy is becoming a global catastrophe and a global threat. According to the Canadian International Development Agency, the average number of adolescents who become pregnant each year is greater than 16 million, and this number is continually rising. Pregnancy causes young women to drop out of school, which interrupts their education for a period. The situation is not different within Korogocho Slums in Nairobi County. This study assessed the influence of poverty on teenage pregnancy among school going teenagers in Korogocho slums in Nairobi County. The study was informed by Social Disorganization Theory and Intersectionality Theory. The study was guided by a descriptive survey design. The target population of the study involved 5 secondary schools within the slum, 10 social workers, 5 principals, 20 class teachers and 215 students were part of the sample used by the study. Student sample was achieved through stratified random sampling. Purposive sampling was employed for the social workers, class teachers and principals. Quantitative data was analyzed through descriptive statistics by percentages, means and standard deviation. Content and thematic approaches were utilized in analyzing qualitative data. The findings from the study revealed significant associations between poverty and teenage pregnancy. Poverty showed strong positive correlations (r = 0.785, p < 0.05), indicating their substantial impact on teenage pregnancies. The regression analysis further confirmed the influence of poverty on teenage pregnancies, with a positive coefficient of 0.304. These findings highlight the importance of addressing socio-economic disparities to effectively mitigate teenage pregnancies within the community. Accordingly, the study advocates for increased investments in education and healthcare infrastructure, the implementation of comprehensive sex education, and the provision of youth-friendly sexual health services as effective measures to address this issue. It stresses the necessity of collaborative efforts among stakeholders to reduce teenage pregnancies and improve the overall well-being of adolescents. Keywords: Poverty, Teenage, Pregnancy, Slums, School Going, Kenya, Nairobi, Korogocho, Slums. Title: INFLUENCE OF POVERTY ON TEENAGE PREGNANCY AMONG SCHOOL GOING TEENAGERS IN KOROGOCHO SLUMS, NAIROBI COUNTY, KENYA Author: Salma Nanjira Musa Mkanga, Prof David Gichuhi, Dr Alice Omondi International Journal of Social Science and Humanities Research ISSN 2348-3156 (Print), ISSN 2348-3164 (online) Vol. 11, Issue 4, October 2023 - December 2023 Page No: 85-92 Research Publish Journals Website: www.researchpublish.com Published Date: 17-October-2023 DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.10012794 Paper Download Link (Source) https://www.researchpublish.com/papers/influence-of-poverty-on-teenage-pregnancy-among-school-going-teenagers-in-korogocho-slums-nairobi-county-kenya

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)0,002
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,285 · 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
Publié2023
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