Cultures locales et mortalité maternelle : contribution d’une approche qualitativeà l’identification des causes de décès maternelspar autopsie verbale
Bibliographic record
Abstract
Cette étude qualitative en zone rurale burkinabé dans le cadre d’une recherche pluridisciplinaire a porté sur l’identification des causes probables de décès maternels et sur les façons d’améliorer la qualité et la fiabilité des informations recueillies par la technique d’autopsie verbale. Les causes spécifiques de décès maternels ont été recherchées par des entretiens individuels approfondis, essentiellement à partir du récit des recours thérapeutiques de la défunte avant son décès et à travers la description des circonstances du décès par les proches au sein de la famille. Les récits rapportés mettent en relief la diversité des facteurs qui ont souvent contribué aux décès maternels tout en permettant de comprendre ce qui est attribuable aux significations culturelles ou à d’autres causes plus directes du décès maternel. Les contraintes et conditions favorables à la collecte des informations sensibles ont été identifiées avec cette approche adaptée au contexte local.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.038 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".