Differentiated agrarian vulnerabilities and generalized national responses to COVID‐19 in the Upper West Region of Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The experiences of COVID-19 differ at both micro and macro levels. This emphasizes the need for differentiated responses that account for the varying vulnerabilities of diverse groups regarding the pandemic. In Ghana, much of the attention on COVID-19 has been on urban centres, particularly the country's two largest metropolises in southern Ghana. This has created a gap between national level policy and the experiences of COVID-19 among rural dwellers in Ghana. This is despite evidence that the world's poorest populations will bear the brunt of COVID-19 effects, and that globally, four out of five people living below the poverty line reside in rural areas. Using the Upper West Region as a case study, we discuss the differentiated vulnerabilities that agrarian communities in Ghana face regarding the pandemic. We situate our discussions within the theories of vulnerability and feminist political economy to highlight how interlocking vulnerabilities regarding historical, environmental, geopolitical, socio-economic, health, and gendered inequalities affect the disposition of agrarian communities to cope with and recover from the COVID-19 pandemic. We call for more nuanced COVID-19 responses that account for the needs and experiences of agrarian communities in Ghana.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».