Gender as a Cross-Cutting Issue in Food Security: The NuME Project and Quality Protein Maize in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Gender research and gender empowerment, particularly through the increased participation of women in extension services and activities, are recommended components in development initiatives toward achieving gender equality, food security, and improved health in rural populations. Gender dynamics have been under-researched in the agricultural technology literature on Sub-Saharan Africa. This article contributes a gender-based analysis of the Nutritious Maize for Ethiopia (NuME) project, an initiative implemented through a partnership among national and international institutes for agriculture and public health. NuME promotes production of quality protein maize (QPM), a group of nutritionally improved or biofortified maize varieties, to improve food and nutritional security. Combining baseline data and case studies of project sites, our analysis illuminates opportunities and obstacles to the adoption and impact of QPM. We find that women in the project face barriers toward the adoption and effective utilization of such technologies. These include less contact with agricultural extension, lower awareness of QPM, and less input into decisions on and key aspects of adoption, production, and marketing. Our findings confirm a link between gender inequalities and food insecurity. We conclude with specific policy recommendations and gender empowerment strategies for governments and implementing partners to improve women's access to agricultural technologies and services.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».