Menstrual hygiene: a ‘silent’ need during disaster recovery
Notice bibliographique
Résumé
Post-disaster relief and recovery operations seldom focus on women’s priorities regarding menstrual hygiene. There is an increasing awareness to incorporate inclusive, participatory, and gender-sensitive strategies for implementation of response programmes. This article presents empirical findings related to menstrual hygiene management (MHM), demonstrating it is integral to women’s privacy and safety during recovery. Using case studies from India, the 2012 Assam floods and 2013 Cyclone Phailin in Odisha, this article explores menstrual hygiene practices in a post-disaster context. The data were collected through participatory learning and action tools such as focus group discussions, household interviews, priority ranking, and observations. It emerged that menstrual hygiene was overlooked at the household level during recovery; women and adolescent girls faced seclusion and isolation, exacerbating privacy and security concerns post-disasters. Some humanitarian agencies have an ad hoc approach towards MHM, which is limited to distribution of sanitary pads and does not address the socio-cultural practices around MHM. There is a need for strategic planning to address MHM with a gender-sensitive and inclusive approach. This article draws practical and policy inferences from the research for stronger approaches towards initiating behaviour change in MHM, and addressing attitudes and knowledge regarding menstrual hygiene.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».