Deconstructing leisure time and workload: case of women bean producers in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The notion of leisure became pronounced more than 20 years ago when women who worked on or out of the farm came home to a “second shift,” which entailed domestic work and childcare. This gap continues today not only between men and women but also among women and men. Women's challenges in terms of their leisure arise out of or are shaped by social norms and different life contexts. Method The Women's Empowerment in Agriculture Index (WEAI) was conducted to understand women's empowerment and disempowerment status in agricultural activities in five counties in Kenya in 2017. In 2019, focus group discussions were carried out in two of the five counties to understand how men and women farmers define leisure and assess the leisure gap and its effect on women's farm and household activities. We were also interested in understanding how men's and women's workload affects leisure and other productive economic activities, resulting in empowerment and how women’s unpaid work contributes to income poverty. Result The WEAI showed that 28% of disempowerment (5DE) in women farmers is due to lack of time for leisure activities and 18% from being overworked. This means that the time indicator accounts for 46% of disempowerment in Kenyan women bean farmers. Men in Bomet and Narok spent more time than women in raising large livestock and leisure. Women in Bomet spent more time than men in cooking and domestic work (fetching water and collecting fuelwood), while men in Bomet spent more time than women in managing their businesses. Conclusion Work overload is a constraining factor to women's empowerment in bean production and agricultural productivity. What is considered leisure for men and women is embedded in society’s social fabrics, and it is contextual. This paper highlights instances where leisure provides a way for women to embody and/or resist the discourses of gender roles in the bean value chain and households to enhance food security and health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».