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Enregistrement W2992885016 · doi:10.2166/washdev.2019.077

Understanding empowerment in water, sanitation, and hygiene (WASH): a scoping review

2019· review· en· W2992885016 sur OpenAlexaff
Florence Dery, Elijah Bisung, Sarah Dickin, Michelle Dyer

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Sanitation and Hygiene for Development · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesDepartment for International Development
Mots-clésSanitationEmpowermentPsychological interventionHygienePublic relationsBusinessAccountabilityPolitical scienceEconomic growthNursingMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In low- and middle-income countries, a common component of water, sanitation, and hygiene (WASH) interventions is the goal of empowerment of beneficiaries, particularly poor households. Empowerment is viewed as an important development goal in itself, as well as a way to obtain improved WASH outcomes. However, empowerment is a complex and multi-dimensional concept, and it is often not clear how it is defined in WASH sector programming. This scoping review explores how concepts of empowerment have been used in the WASH sector and delineates relevant empowerment dimensions. Medline, Embase, and Global Health databases were searched for in the peer-reviewed literature published in English. A total of 13 studies were identified. Five major interrelated empowerment dimensions were identified: access to information, participation, capacity building, leadership and accountability, and decision-making. This review provides researchers and practitioners with a greater understanding of dimensions of empowerment that are relevant for strengthening WASH interventions, as well as tracking progress toward gender and social equality outcomes over time. This understanding can help ensure inclusive WASH service delivery to achieve gender-sensitive Sustainable Development Goal (SDG) targets for universal water and sanitation access. This article has been made Open Access thanks to the generous support of a global network of libraries as part of the Knowledge Unlatched Select initiative.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations70
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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