The double‐X factor: harnessing female human capital for economic growth
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to present MEDA programs in small enterprise development – value chain and microfinance projects – to illustrate that the human capital of even hard to reach women can be harnessed for a community's and even a nation's economic growth. Design/methodology/approach The paper provides evidence, in the form of case studies, demonstrating that with a relatively low investment of resources, women are empowered to contribute to the growth of the small business sector which is a cornerstone of a robust private sector. Findings Working with disadvantaged populations that have been relegated to the bottom of the socio‐economic heap has challenges. Program design must overcome a host of constraints including illiteracy and innumeracy, lack of technical and business skills, and the psycho‐social consequences of generations of disenfranchisement. Yet, case after case has proven that these seemingly intractable obstacles diminish with appropriate project interventions. Whether or not the program “targets” or “mainstreams” women should be based on the context and an understanding of women's situation. MEDA has had varying degrees of success with these two approaches, and preliminary findings suggest that value chain projects derive greater benefit from targeted activities than do microfinance programs. The impact of business women's efforts extends well beyond their own businesses, to finance family enterprises, educate children, improve household nutrition, organize community groups, and build more equitable social structures. These “indirect” benefits of the economic empowerment of women will serve any nation committed to the growth of trade and commerce. In fact, some would argue, the authors included, that they are necessary conditions of sustainable wealth creation. Originality/value The paper presents original case material from a number of MEDA value chain and microfinance projects, both past and present, to illustrate the concept, and share project design and implementation learnings.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».