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Record W2742131542 · doi:10.7202/1040396ar

Facteurs associés au recours à l’avortement à Lomé (Togo) : analyse d’une séquence d’étapes menant à l’avortement

2017· article· fr· W2742131542 on OpenAlexaffvenue
Afiwa N’Bouké, Anne‐Emmanuèle Calvès, Solène Lardoux

Bibliographic record

VenueCahiers québécois de démographie · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicReproductive Health and Contraception
Canadian institutionsUniversité de MontréalHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGynecologyMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude examine les facteurs associés au recours à l’avortement à Lomé, la capitale et principale ville du Togo, en modélisant l’avortement comme une séquence d’étapes débutant par l’exposition au risque de grossesse jusqu’au recours à l’avortement, en passant par l’absence de pratique contraceptive et le fait qu’une grossesse qui survient soit déclarée comme étant « non désirée ». L’Enquête sur la planification familiale et l’avortement provoqué (EPAP) réalisée en 2002 auprès de 4 755 femmes âgées de 15-49 ans à Lomé fournit des caractéristiques au moment des grossesses et sert de base aux analyses. Les résultats révèlent que la religion, le statut matrimonial, l’âge, le niveau d’instruction et la parité sont associés aux quatre étapes de la séquence. Ainsi, plusieurs grossesses non désirées surviennent aux âges jeunes. Toutefois, c’est principalement le caractère « hors union » de la grossesse qui fait qu’elle est considérée comme étant « non désirée » et qu’elle est interrompue. Bien qu’étant moins à risque de grossesse, les femmes qui ont au moins deux enfants en vie sont plus susceptibles que les nullipares d’utiliser une contraception, moderne ou non, de déclarer une grossesse comme non désirée et d’avorter. À la lumière de ces résultats, une campagne de prévention efficace auprès des groupes à risque d’avorter devra également prendre en compte leur risque aux étapes antérieures à l’avortement.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.347
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.315
Teacher spread0.288 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2017
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