She Came, She Saw, She Sowed: Re-negotiating Gender-Responsive Priorities for Effective Development of Agricultural Biotechnology in Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we argue for the importance of incorporating a gendered perspective for the effective development of sustainable agricultural biotechnology systems in sub-Saharan Africa. Priority setting for agricultural policy and project development requires attention to gender issues specific to the demands of agricultural biotechnology. This is essential for successfully addressing food security and poverty reduction in sub-Saharan Africa (SSA). There has been a great deal of debate and literature on the implications of gender in agricultural development and policy. However, the implications of gender in agricultural biotechnology and have received relatively less attention, especially in SSA. Based on interviews with key stakeholders in agricultural biotechnology across SSA, review of pertinent literature and field observations, we have found that incorporating a gendered perspective is critical for the sustainable development of agricultural biotechnology and requires attention in five areas: the inclusion of women, particularly women farmers, in decision-making around biotech/genetically modified (GM) crop and trait selection; equal representation of women as men in education for agricultural science and in agricultural biotechnology research and development professions; greater involvement of women in extension services and farmers’ associations for successful delivery of information about biotech crops equality between men and women in access to resources for biotech/GM crop cultivation; and increased control for women farmers over biotech/GM crop management and income generation. We explain the consequences of failing to include such gender-responsive considerations into priority setting for agricultural biotechnology development and policy in SSA and provide recommendations for how policy makers and project partners of development initiatives can avoid such oversights.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».