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Enregistrement W2954190279 · doi:10.25071/2291-5796.6

The Feminization of Poverty

2019· article· en· W2954190279 sur OpenAlexaffvenue
Cassandra Lauren Melo

Notice bibliographique

RevueWitness The Canadian Journal of Critical Nursing Discourse · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyOppressionGlobeGender studiesIdeologyPoliticsPolitical scienceFeminismMainstreamSociologyEconomic growthDevelopment economicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poverty among women and girls remains a prevalent social justice and health issue that stunts the life potential and freedom of females throughout the globe. Through referencing four published articles, this text explores the incidence of poverty among women and girls due to gender discrimination, sexist ideologies and practices, and oppression on the basis of gender. Due to the presence of mechanisms that disproportionately generate poverty among females, many girls and women are automatically confined to a life that uniquely strips them of their inherent rights to dictate their future, and are instead forced into a life of perpetual suffering, violence, social exclusion, and ultimately, impoverishment. Examining this issue from a feminist lens is imperative in understanding the inner complexities of how women and girls in different areas of the world experience disadvantages on the basis of gender, especially from a social, political, cultural, and economic perspective. This can allow healthcare providers, such as nurses, to be able to examine such issues from a critical thinking lens, and become increasingly politically active and involved in female advocacy efforts and policy reform. Through nurses becoming increasingly involved in such efforts, dramatic positive change in the lives of women and girls throughout the globe can occur.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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