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Enregistrement W6958538258 · doi:10.6084/m9.figshare.c.7151894

A qualitative evaluation of stakeholder perspectives on sustainable financing strategies for ‘priority’ adolescent sexual and reproductive health interventions in Ghana

2024· other· en· W6958538258 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionStakeholderThematic analysisReproductive healthQualitative researchQualitative property

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Adolescent sexual and reproductive health (ASRH) interventions are underfunded in Ghana. We explored stakeholder perspectives on innovative and sustainable financing strategies for priority ASRH interventions in Ghana. Methods Using qualitative design, we interviewed 36 key informants to evaluate sustainable financing sources for ASRH interventions in Ghana. Thematic content analysis of primary data was performed. Study reporting followed the consolidated criteria for reporting qualitative research. Results Proposed conventional financing strategies included tax-based, need-based, policy-based, and implementation-based approaches. Unconventional financing strategies recommended involved getting religious groups to support ASRH interventions as done to mobilize resources for the Ghana COVID-19 Trust Fund during the global pandemic. Other recommendations included leveraging existing opportunities like fundraising through annual adolescent and youth sporting activities to support ASRH interventions. Nonetheless, some participants believed financial, material, and non-material resources must complement each other to sustain funding for priority ASRH interventions. Conclusion There are various sustainable financing strategies to close the funding gap for ASRH interventions in Ghana, but judicious management of financial, material, and non-material resources is needed to sustain priority ASRH interventions in Ghana.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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