<i>‘I have the confidence to ask’</i>: thickening agency among adolescent girls in Karnataka, South India
Notice bibliographique
Résumé
Gender norms serve to normalise gender inequalities and constrain girls’ agency. This paper examines how girls’ agency, along a continuum, is influenced by the interplay between constraining and enabling influences in the girls’ environments. We analyse data from a qualitative study nested within a cluster randomised evaluation of Samata, a multi-layered programme supporting adolescent girls to stay in school and delay marriage in Karnataka, South India. Specifically, we compare agency among 22 girls from intervention communities and 9 girls in control communities using data from the final round of interviews in a qualitative cohort. Using the concept of ‘thin’ and ‘thick’ agency on a continuum, we identified shocks like mothers’ death or illness, poverty stress, gender norms and poor school performance as thinning influences. Good school examination results; norms in support of education; established educational aspirations; supportive parents, siblings and teachers; and strategic government and Samata resources enabled thicker agency. The intervention programme’s effect increased in parallel to the gradient from thin to thicker agency among girls in progressively supportive family contexts. Engagement with the programme was however selective; families adhering to harmful gender norms were not receptive to outreach. In line with diffusion theory, late adopters required additional peer encouragement to change norms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».