Empowerment in agricultural value chains: Mixed methods evidence from the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
Women's participation and empowerment in value chains are goals of many development organizations, but there has been limited systematic, rigorous research to track these goals between and within value chains (VCs). We adapt the survey-based project-level Women's Empowerment in Agriculture Index (pro-WEAI) to measure women's and men's empowerment in the abaca, coconut, seaweed, and swine VCs in the Philippines and to investigate the correlates of empowerment. Results show that most women and men in all four VCs are disempowered, but unlike in many other countries, Filipino women in this sample are generally as empowered as men. Pro-WEAI results suggest that respect within the household and attitudes about gender-based violence (GBV) are the largest sources of disempowerment for both women and men, followed by control over use of income and autonomy in income-related decisions. Excessive workload and lack of group membership are other important sources of disempowerment, with some variation across VCs and nodes along VCs. Across all four VCs, access to community programs is associated with higher women's empowerment, and access to extension services and education are associated with higher men's empowerment. Our results show that, despite the relatively small gender gaps in the Philippines, persistent gender stereotypes influence men's and women's empowerment and VC participation.
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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 | 0,054 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».