Achieving the sustainable development goals: surfacing the role for a gender analytic of migration
Notice bibliographique
Résumé
This paper forms the introduction to the Special Issue: Achieving the Sustainable Development Goals (SDGs) through the Gender, Migration and Development Nexus. This article takes a broad look at the changing dynamics of migration and development through the feminisation of globalised labour flows and the gendered experiences of categorisation by states and multilateral bodies, and the gender-specific vulnerabilities and outcomes of human mobility. We illustrate how a more nuanced approach to the SDGs that incorporates gender and migration is needed in order that policy and programming designed to achieve the 2030 Agenda is accurately informed and appropriately framed. In this paper and this Issue, we argue, that it is necessary to confront the SDGs with a deeper understanding of gender, migration and development in order to illuminate the interconnected globalised and transnational realities of gendered labour flows. With this aim in mind, we look to civil society participation and the role of the existing human rights architecture, as the key to ensuring that a deep, wholistic and ultimately universal application of the SDGs can be achieved addressing those populations whose rights to development have been undermined by dint of their migration or flight and applying a gender analysis to our understanding of migration and development.
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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 | 0,019 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,054 |
| Communication savante | 0,014 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».