Gender digital equality in ICT interventions in health: Evidence from IDRC supported projects in developing countries
Notice bibliographique
Résumé
New information and communication technologies (ICTs) such as mobile phones and the Internet are considered important instruments for advancing social and economic development throughout the world. The benefits of ICTs, however, have not been evenly distributed among individuals with different socioeconomic status. For example, few studies consider how ICTs affect men and women differently. The dearth of studies that integrate gender analysis is particularly true in the case of ICT interventions in the health sector, broadly known as e-Health. e-Health refers to the use of ICTs in different aspects of healthcare including healthcare delivery, administration, education and communication. While there is a growing focus on the potential impact of e-Health application and practices in the developing countries, little attention is given to how the technologies can address women’s health concerns or how particular interventions affect men and women differently. The objective of this paper is to explore the gender dimensions of e-Health interventions in developing countries. A select number of projects funded by Canada’s International Development Research Centre (IDRC) are systematically analyzed to draw out good practices in integrating gender analysis in e-Health research projects. We conclude by summarizing the good practices and applying them to analyze new projects to ensure gender is integrated adequately. The paper underscores that e-Health interventions in developing countries need to better articulate the social processes of inequality that affect access and use by men and women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,053 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».