論文の概要: Moments in the Production of Space: Developing a Generic Adolescent
Girls and Young Women Health Information Systems in Zimbabwe
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09811v1
- Date: Sun, 22 Aug 2021 18:22:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 18:35:43.218592
- Title: Moments in the Production of Space: Developing a Generic Adolescent
Girls and Young Women Health Information Systems in Zimbabwe
- Title(参考訳): 宇宙生産におけるモメント : ジンバブエにおける青少年と若い女性の健康情報システムの開発
- Authors: Rangarirai Matavire, J{\o}rn Braa, Shorai Huwa, Lameck Munangaidzwa,
Zeferino Saugene, Isaac Taramusi and Bob Jolliffe
- Abstract要約: 本研究は、総合的な健康情報システムソリューションを開発するプロジェクトに続くものである。
これはAGYWイニシアチブの成功をモニターし、評価する手段を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With global targets to end AIDS by 2030 and to eliminate new HIV infections,
Adolescent Girls and Young Women (AGYW) are seen to be particularly vulnerable,
especially in Sub Saharan Africa. Numerous nations have therefore rolled out
interventions to provide services to remove the determinants of vulnerability,
such as limited education, early marriage, poverty, domestic violence, and
exposure by male partners. Within this context, subpopulations such as sex
workers increase the vulnerability amongst AGYW and are also supported through
prevention programming. This study follows a project to develop a generic
health information systems solution to provide a means to monitor and evaluate
the successes of the AGYW initiative in reducing new infections. It borrows
theoretical ideas from Henri Lefebvre's theory of moments to describe the
process in which the space for the development of the solution is produced.
- Abstract(参考訳): 2030年までにエイズを終わらせ、新たなHIV感染症を排除しようとする世界的な目標により、特にサブサハラアフリカでは、青少年少女と若い女性(AGYW)は特に脆弱である。
そのため、多くの国が、限られた教育、早期結婚、貧困、家庭内暴力、男性パートナーによる露出など、脆弱性の要因を取り除くためのサービスを提供している。
この文脈では、セックスワーカーのようなサブポピュレーションはAGYWの脆弱性を増大させ、予防プログラムを通じてサポートされる。
本研究は、AGYWイニシアチブの成功をモニターし、評価する手段を提供するための、総合的な健康情報システムソリューションを開発するプロジェクトに続くものである。
これは、Henri Lefebvre のモーメント理論から理論的なアイデアを借りて、解の開発空間が生成される過程を記述する。
関連論文リスト
- Infectious Disease Forecasting in India using LLM's and Deep Learning [0.3141085922386211]
本稿では,感染症発生の重症度を予測するためのディープラーニングアルゴリズムとLCMを実装した。
私たちの研究から得た知見は、将来のアウトブレイクに対する堅牢な予測システムの構築を支援することを目的としています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-26T12:54:09Z) - SPEED++: A Multilingual Event Extraction Framework for Epidemic Prediction and Preparedness [73.73883111570458]
多様な疾患や言語に対する流行イベント情報を抽出する,最初の多言語イベント抽出フレームワークを提案する。
各言語でデータに注釈を付けることは不可能であり、ゼロショット・クロスランガル・クロス・ディスリーズ・モデルを開発する。
われわれのフレームワークは、2019年12月初旬に中国のWeiboポストから、中国でのトレーニングなしに、新型コロナウイルスの流行を警告することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-24T03:03:54Z) - Attack Atlas: A Practitioner's Perspective on Challenges and Pitfalls in Red Teaming GenAI [52.138044013005]
生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)は、製品アプリケーションにますます統合される。
新たな攻撃面と脆弱性が出現し、自然言語やマルチモーダルシステムにおける敵の脅威に焦点を当てる。
レッドチーム(英語版)はこれらのシステムの弱点を積極的に識別する上で重要となり、ブルーチーム(英語版)はそのような敵の攻撃から保護する。
この研究は、生成AIシステムの保護のための学術的な洞察と実践的なセキュリティ対策のギャップを埋めることを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-23T10:18:10Z) - SUKHSANDESH: An Avatar Therapeutic Question Answering Platform for Sexual Education in Rural India [16.8154824364057]
インドなどでは、思春期の若者が最大の人口集団を形成しており、性的健康に関する重大な脆弱性に直面している。
我々の提案は、脆弱なインドの農村住民に、性教育のための安全で信頼できるプラットフォームを提供することを目的としている。
情報検索技術と大規模言語モデルを利用することで,SUKHSANDESHはユーザクエリに対して効果的な応答を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-03T05:19:09Z) - Event Detection from Social Media for Epidemic Prediction [76.90779562626541]
ソーシャルメディア投稿から疫病関連事象を抽出・分析する枠組みを構築した。
実験では、新型コロナウイルスベースのSPEEDで訓練されたEDモデルが、3つの目に見えない流行の流行を効果的に検出する方法が明らかにされている。
モンキーポックスのWHO流行宣言より4~9週間早く,抽出した事象の報告が急激な増加を示すことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-02T06:31:17Z) - Sistemas de informaci\'on de salud en contextos extremos: Uso de
tel\'efonos m\'oviles para combatir el sida en Uganda [0.0]
ウガンダ・カラガラ地域のHIV患者に対するm-healthシステムについて検討した。
このようなシステムの設計や展開において、社会的コンテキストと技術との間のリッチな相互作用が中心的な関心事であると考えられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-10T03:44:16Z) - Time Series Forecasting of HIV/AIDS in the Philippines Using Deep
Learning: Does COVID-19 Epidemic Matter? [0.0]
フィリピンではHIV/AIDSが流行し、西太平洋では最も急拡大している。
HIVのサービスや開発に対するCOVID-19の完全な影響はまだ分かっていないが、そのような破壊はHIVの犠牲者の増加につながる可能性があると予測されている。
本研究は多層パーセプトロンニューラルネットワークを用いて、新型コロナウイルスのパンデミックが全国を襲う期間の時系列を予測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T14:11:30Z) - A Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Evaluating the U.S.
Ending the HIV Epidemic Plan [2.498439320062193]
HIVエピデミックイニシアチブの終了は、2030年までに90%の新規感染を減らすことを目的としている。
既存のHIV決定分析モデルでは、特定の都市または全国の人口を評価し、管轄的な相互作用や違いを見落としている。
本稿では,地域別意思決定分析が可能なマルチエージェント強化学習(MARL)モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T21:19:35Z) - The Role of Robotics in Infectious Disease Crises [46.43737882437637]
新型コロナウイルスの感染拡大を受け、医療・公共安全・経済システムの課題が浮き彫りになっている。
感染症の流行に伴うエンジニアリング上の課題を予知し、解決する上で、補完的な必要性がある。
技術的能力が向上し、将来ロボットシステムの設置基盤が増加するにつれ、将来の危機においてさらに重要な役割を果たす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T22:54:12Z) - Digital Ariadne: Citizen Empowerment for Epidemic Control [55.41644538483948]
新型コロナウイルスの危機は、1918年のH1N1パンデミック以来、公衆衛生にとって最も危険な脅威である。
技術支援による位置追跡と接触追跡は、広く採用されれば、感染症の拡散を抑えるのに役立つかもしれない。
個人のデバイス上での自発的な位置情報とBluetoothトラッキングに基づいて、"diAry"や"digital Ariadne"と呼ばれるツールを提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-16T15:53:42Z) - Mapping the Landscape of Artificial Intelligence Applications against
COVID-19 [59.30734371401316]
世界保健機関(WHO)は、SARS-CoV-2ウイルスによる新型コロナウイルスの感染をパンデミックと宣言した。
我々は、機械学習と、より広範に、人工知能を用いた最近の研究の概要を、新型コロナウイルス危機の多くの側面に取り組むために提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-25T12:30:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。