A feminist political ecology of agricultural mechanization and evolving gendered on-farm labor dynamics in northern Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Although agricultural mechanization is central to the renewed agenda for achieving an African Green Revolution, the increased deployment of mechanized technologies has been without critical analysis of the impacts on traditional agrarian labor division practices. Drawing on the experiences of smallholder farmers (n = 60) in northern Ghana using in-depth interviews, we examined the gendered labor implications of agricultural mechanization and how women and men may be responding to evolving on-farm labor dynamics. Our findings reveal a skewed deployment of mechanized technologies in favor of the culturally ascribed on-farm roles of men. This situation has produced a disproportionate labor burden on rural women who are compelled to endure manually in their non-mechanized culturally ascribed roles of sowing and harvesting even as farms are expanding. Although, generally, rural women bear the brunt of these incipient labor demands, certain intersecting vulnerabilities such as belonging to a monogamous household and having fewer or no female children tend to worsen the plight of some women. While gendered labor substitution could balance the disproportionate workload on women, the prevalence of strict culturally constructed gendered labor norms forestalls this potential. Given the painful routine choices rural women make to balance household labor demands, we highlight the need for gender-sensitive mechanization models and policy approaches that address prevailing social inequalities.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».