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Enregistrement W6939200496 · doi:10.60692/xb1hb-dpe74

Women's Contributions to Biomedical Healthcare in Ghana: A Focus on Obuasi

2022· article· en· W6939200496 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careModernization theoryPoliticsFace (sociological concept)Work (physics)Healthcare systemQualitative researchFocus group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From economic, through politics to domestic support, women have been the major engineers of valuable roles towards the development of every culture. Historically, their impacts in medicine and healthcare in general have been evident across time and space. Prior to European influx and the modernization of healthcare in Ghana, women delivered such roles that simulate that of modern midwives, nurses, herbalists and priestesses. Although, denied access to formal education in the colonial days, because of cultural reasons, women have risen to occupy central stages in biomedical services. Regardless of their numerical strength and contributions towards the provision of healthcare, they have been neglected and marginalized both within the society and by scholars. Significantly, the place of Obuasi, in particular, within the literature on women's contribution to healthcare delivery has received little attention. Dwelling on a qualitative research approach grounded in both primary and secondary data, the current study attempted a prime discourse on the contribution of women in the biomedical spheres using the Obuasi community as a case study. The current study has revealed that women as nurses and midwives work toward reducing child mortality and improvement of maternal health. Also, we have analyzed the challenges women face within the biomedical sphere as nurses and midwives.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeQualitatif
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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