Can Applying a Gender Lens to Social Innovation Promote Women's Rights and Gender Equality?
Notice bibliographique
Résumé
Social innovation is not new, but it is increasingly being called on to provide solutions to some of the world’s most pressing social and economic problems. Despite awareness about its importance, research in the field of social innovation is often vague, and there are competing definitions and understandings of the concept. There is also very little research that attempts to connect the field of social innovation with the fields of gender studies, women’s studies, feminist research, or men and masculinity studies. This dissertation applies a gender lens to the concept of social innovation. In doing so, it aims to develop the foundations for future research at the intersection of social innovation and gender equality. To conduct this research, I sought an affiliation with the MATCH International Women’s Fund, a Canadian organization that provides grants to support women’s social innovations in the Global South. This is a qualitative exploratory study in which I used peer-reviewed academic research as well as practitioner tools and knowledge from a range of sectors and disciplines. These include the results of 25 in-depth interviews with people engaged in social innovation or a related field, data from Twitter Canada, and a fellowship experience at Canada’s leading innovation hub, MaRS Discovery District. My research demonstrates the need for gender sensitivity and analysis in the field of social innovation. I argue that social innovation will not achieve its full potential if it does not understand how to respond to existing gender hierarchies all over the world. Innovation is about bringing together different perspectives; when we leave an analysis of gender out, we miss out on a lot. A gender analysis is not as simple as including more women in innovation; it is also about how innovation is interpreted and understood.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».