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Enregistrement W2198444361 · doi:10.1088/1748-9326/10/12/123003

How is adaptation, resilience, and vulnerability research engaging with gender?

2015· article· en· W2198444361 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInternational Development Research CentreCanadian Institutes of Health ResearchArcticNet
Mots-clésVulnerability (computing)Psychological resilienceContext (archaeology)Adaptation (eye)Climate changeClimate change adaptationGender analysisWork (physics)PsychologyPolitical scienceSociologySocial psychologyGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gendered dimensions of climate change have received increasing interest in climate change adaptation, resilience, and vulnerability (ARV) research. Yet concerns have been expressed that engagement with ‘gender’ in this work has been tokenistic. In this context, we ask: how is climate change ARV research engaging with gender? To answer this question, we develop an assessment framework capturing key attributes of engagement and use it to evaluate peer reviewed ARV articles with a focus on gender published since 2006 ( n = 123). Results indicate an increase in ARV studies with a gender focus over this period, with the level of gender engagement also increasing. There are a relatively equal numbers of studies categorized as engaging gender at a high, medium, and low level, with studies from Sub-Saharan Africa consistently exhibiting high levels of gender engagement. Gender focused ARV has a strong focus on examining female experiences, with few studies explicitly focusing on men, and no work accounting for those identifying outside the gender binary.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,364
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,043 · 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