Gender and health social enterprises in Africa: a research agenda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health social enterprises in Africa working with community health workers (CHWs) are growing rapidly but understudied. In particular, gender equality issues related to their work has important public health and equity implications. METHODS: Particularly suited for generating timely findings from reviews at the intersection of overlapping disciplines, we utilized the rapid evidence assessment (REA) methodology to identify key unanswered research questions at the intersection of the fields of gender equality, social enterprises and community health workers. The REA used a series of structured Google Scholar searches, expert interviews and bibliography reviews to identify 57 articles in the academic and grey literatures that met the study inclusion criteria. Articles were thematically coded to identify answers to "What are the most important research questions about the influence of gender on CHWs working with health social enterprises in Africa?" RESULTS: The analysis identified six key unanswered research questions relating to 1) equitable systems and structures; 2) training; 3) leadership development and career enhancement; 4) payment and incentives; 5) partner, household and community support; and 6) performance. CONCLUSION: This is the first study of its kind to identify the key unanswered research questions relevant to gender equality in health social enterprises in Africa using community health workers. As such, it sets out a research agenda for this newly emerging but rapidly developing area of research and practice with important public health implications.
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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 | 0,018 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».