Finding opportunity in the COVID-19 crisis: prioritizing gender in the design of social protection policies
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic is highlighting the harm perpetuated by gender-blind programs for marginalized citizens, including sexual and gender minorities (SGMs) and cisgender women. Gender-blind programs are known to augment harms associated with violence and structural stigmatization by reinforcing rather than challenging unequal systems of power. The intersecting marginalization of these populations with systems of class, race, and settler-colonialism is exacerbating the impact that policies such as physical distancing, school closures, and a realignment of healthcare priorities are having on the wellbeing of these populations. The overarching reasons why women and SGM are marginalized are well known and stem from a hegemonic, patriarchal system that fails to fully integrate these groups into planning and decision making regarding public health programming-including the response to COVID-19. In this perspective, we aim to highlight how the exclusion of cisgender women and SGM, and failure to use a gender redistributive/transformative approach, has (i) hampered the recovery from the pandemic and (ii) further entrenched the existing power structures that lead to the marginalization of these groups. We also argue that COVID-19 represents a once-in-a-century opportunity to realign priorities regarding health promotion for cisgender women and SGM by using gender redistributive/transformative approaches to the recovery from the pandemic. We apply this framework, which aims to challenge the existing power structures and distribution of resources, to exemplars from programs in health, housing, employment, and incarceration to envision how a gender redistributive/transformative approach could harness the COVID-19 recovery to advance health equity for cisgender women and SGM.
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 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».