The Gender Digital Divide in Rural Pakistan: How Wide is it and How to Bridge it?
Notice bibliographique
Résumé
While Pakistan\\xe2\\x80\\x99s National Information Technology (IT) Policy aims at harnessing the potential of information and communication technologies (ICTs) for development, especially in the underserved rural areas, it ignores the role of existing gender inequalities on the possible benefits of ICTs. We have investigated aspects of the \\xe2\\x80\\x98gender digital divide\\xe2\\x80\\x99 in rural areas of Pakistan in order to enable an evidence-based gender-sensitive revision of the policy as well as ICT-related interventions from which both females and males gain. The study took place in four of the most marginalized rural districts of the country where this divide is likely to be most pronounced. We found mobile phones to be the ICT that is most commonly available in rural Pakistan. Radios and TV sets are the second most widespread technologies in marginalised rural areas. However, mobile sets at hand are largely owned by women\\xe2\\x80\\x99s husbands, fathers and brothers, whose permission to make calls is required by a large share of all female respondents. I, therefore, argue that availability and gendered use of ICTs are two different things altogether. Social norms related to women and girls\\xe2\\x80\\x99 access to education as well as regulating their mobility prevent them from using ICTs. These norms have to be taken into account in policies and interventions to ensure women and girls\\xe2\\x80\\x99 access to and beneficial use of ICTs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».