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Enregistrement W794642927 · doi:10.18192/riss-ijhs.v3i2.1339

Sub-Saharan Women Affected by HIV/AIDS: The Perfect Storm of Risk Factors

2013· article· en· W794642927 sur OpenAlexaffvenue
Isabel Arroyo, Sanni Yaya

Notice bibliographique

RevueRevue interdisciplinaire des sciences de la santé - Interdisciplinary Journal of Health Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHIV/AIDS Impact and Responses
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusPovertyHuman immunodeficiency virus (HIV)DemographySocial classMalnutritionEnvironmental healthGerontologyMedicinePsychologySociologyPolitical scienceEconomic growthPopulationImmunologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="page" title="Page 8"><div class="layoutArea"><div class="column"><p><span>This paper explores women’s health in the prevalence and incidence rates of </span><span>HIV/AIDS in sub-Saharan Africa. The risk factors presented in the literature that are hypothesized to be responsible for the increasing rates of HIV/AIDS in sub-Saharan African women are identified. Risk factors discussed include biological factors, parasites, malnutrition, lower socioeconomic status, inti- mate partner violence, war, gender inequality and lack of education. These risk factors relate to multiple determinants of health: income and social sta- tus, education and literacy, employment, physical environment, gender and culture. The authors present their perspectives on mediating this epidemic, which involves reducing the ramifications of poverty on sub-Saharan women. </span></p></div></div></div>

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,305 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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