Review on Gender and Poverty, Gender Inequality in Land Tenure, Violence Against Woman and Women Empowerment Analysis: Evidence in Benin with Survey Data
Notice bibliographique
Résumé
Inequalities in opportunities and rights between women and men have occupied many researchers over the last two decades. This study reviews literature on (i) gender and poverty, (ii) inequalities in land rights between women and men and their implications for the economic and social development of rural areas in developing countries, and (iii) violence against women in the rural population. World Bank survey data (3507 rural households) were used to analyze women's perceptions of agricultural land rights and violence against women in Benin. The Poisson model is adopted to investigate the determinants of physical violence against women in rural households in Benin. The results show that women are more vulnerable to poverty than men. Women are disadvantaged in access to productive assets such as access to credit and arable land, education, labor market, control of incomes earned in households, and are excluded in decision-making in households and institutions. The results also highlight that women in rural areas do not have access to land and do not participate in land management decisions. Based on the Poisson model, the results show that restrictions imposed on women by their spouses significantly increase the number of physical violence against women in households. Moreover, the results suggest also that an increase in the economic value of assets owned by women significantly reduces the incidence of physical violence against women in households. These results suggest that implementing development actions to increase incomes and empowerment women helps to reduce poverty, increases food security, reduces violence against women, and improves household welfare.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».