Inclusive Ecosystems? Women’s Participation in the Aquatic Ecosystem of Lake Malawi
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem services and their role in alleviating poverty are centered on a set of gendered social relations. The understanding of these relations between men and women in aquatic ecosystems can unveil gender-based opportunities and constraints along the value chains of the ecosystem services. A gender discourse perspective on participation of actors of an ecosystem can further facilitate the understanding of the complex and subtle ways in which gender is represented, constructed, and contested. This paper analyses the barriers to the participation of women in the fishing industry. The analysis is based on a study conducted in five fishing villages of Lake Malawi through a structured questionnaire, focus group discussions, key informant interviews, and observations. First, it looks at gender and participation from a theoretical perspective to explain how gender manifests itself in participation and interrogates why women have limited benefits from the fishing industry. Second, it highlights the barriers that seem to preclude women from participating, which include institutional embedded norms, financial, socio-cultural, and reproduction roles. In general, women had little influence on the type of fishing sites, markets, and access to financing of their businesses. A gender transformative agenda is therefore required to proactively facilitate changes of some entrenched institutional norms as well as having greater access to financial services and new technologies in order to enhance women’s full participation and equal benefits from ecosystem services.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».