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Enregistrement W2193180968 · doi:10.5539/jas.v8n1p80

A Gender Framework for Ensuring Sensitivity to Women’s Role in Pulse Production in Southern Ethiopia

2015· article· en· W2193180968 sur OpenAlexaffvenueabout
Carol J. Henry, Patience Elabor Idemudia, Gete Tsegaye, Nigatu Regassa

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityFood securityPsychological interventionProduction (economics)LivestockBusinessGeographyAgricultural economicsAgricultureEconomic growthEconomicsPsychologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this paper is to highlight components of a gender framework developed to guide a Canadian International Food Security Research Fund (CIFSRF) project that sought to address food security through pulse productivity and nutrition in southern Ethiopia. The framework was developed based on baseline data collected from 665 households randomly drawn from four pulse growing districts of Ethiopia (Damot Gale; Halaba; Hawassa Zuria; and Adami Tulu Jido Combolcha). The descriptive analysis shows that female-headed households owned significantly lesser land, livestock and other important strategic resources compared to male-headed households. Moreover, women’s role was found to be less valued in pulse production, with local cultural practices limiting them from benefiting economically from the sale of pulses. The gender framework in this paper indicates five key gendered pillars for improving pulse productivity/management and nutrition; namely, knowledge, skills and training acquisition; participation in production and decision-making; access to resources; control over resources; and policy development. Finally, the framework underscores the importance of taking into account gender differences in terms of access to land, technologies and other strategic resources in pulse crop productivity/management and related interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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