Adapting the capacities and vulnerabilities approach: a gender analysis tool
Notice bibliographique
Résumé
Gender analysis methodology is increasingly being considered as essential to health research because 'women's social, economic and political status undermine their ability to protect and promote their own physical, emotional and mental health, including their effective use of health information and services' {World Health Organization [Gender Analysis in Health: a review of selected tools. 2003; www.who.int/gender/documents/en/Gender. ANALYSIS: pdf (20 February 2008, date last accessed)]}. By examining gendered roles, responsibilities and norms through the lens of gender analysis, we can develop an in-depth understanding of social power differentials, and be better able to address gender inequalities and inequities within institutions and between men and women. When conducting gender analysis, tools and frameworks may help to aid community engagement and to provide a framework to ensure that relevant gendered nuances are assessed. The capacities and vulnerabilities approach (CVA) is one such gender analysis framework that critically considers gender and its associated roles, responsibilities and power dynamics in a particular community and seeks to meet a social need of that particular community. Although the original intent of the CVA was to guide humanitarian intervention and disaster preparedness, we adapted this framework to a different context, which focuses on identifying and addressing emerging problems and social issues in a particular community or area that affect their specific needs, such as an infectious disease outbreak or difficulty accessing health information and resources. We provide an example of our CVA adaptation, which served to facilitate a better understanding of how health-related disparities affect Maasai women in a remote, resource-poor setting in Northern Tanzania.
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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 | 0,000 | 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 ».