Income Generating Activities of Rural Kenyan Women
Notice bibliographique
Résumé
The proportion of female-headed households is rising dramatically in sub-Saharan Africa, making women’s income generating activities an increasingly important area of study. As women transition into the role of head-of-household, their traditional activities are augmented with the responsibility of being the breadwinner, and their successes become inextricably linked to the wellbeing of the entire household. In order to create sustainable development programs and policies that support women in this new role, an understanding of women’s current income generating activities must be established. This article seeks to do that through answering two questions. First, how do rural Kenyan women earn a livelihood? And second, what influences a woman’s decision to spend time, sweat, and energy on certain income-generating activities? The findings suggest that there are several underlying factors influencing women’s livelihoods and livelihood-related choices. Some of these factors include prioritizing relationships over occupation, identifying positive factors about their current income generating activities (i.e. comfort, extra food, flexible schedule), and planning for dependents rather than themselves. Moreover, the level of education and number of income generating activities directly impact the total income. These findings allow us to better understand the motivations and influences over the choices of work, as well as initiate a conversation on micro franchise opportunities in developing nations.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».