Gender and intersectional analysis of livestock vaccine value chains in Kaffrine, Senegal
Notice bibliographique
Résumé
Among livestock species, poultry and small ruminants are of particular importance to rural women in low- and middle-income countries, as means to generate income, provide nutritious food for the family, accumulate wealth, and confer social status. Newcastle disease (ND) and Peste des Petits Ruminants (PPR) are widespread livestock diseases of poultry and small ruminants, respectively. While both diseases are vaccine preventable, numerous constraints limit the availability of and access to livestock vaccines, especially among the most vulnerable populations in developing countries. The literature on equity and effectiveness of livestock vaccine distribution systems has emphasized many of these constraints, however a gendered analysis and deeper understanding of the vaccine system remain insufficient. This paper applies a gendered and intersectional transformational approach, or GITA, to highlight how gender and other social factors affect the provision and utilization of vaccines for ND and PPR diseases in the region of Kaffrine, Senegal. We first articulate and describe the vaccine value chains (VVCs) for these diseases in Kaffrine, and then analyze the gendered and intersectional dynamics at different nodes of the VVCs, including actors at the national level, through the regional and district levels, down to providers of animal health at community level and the livestock keepers themselves. Our findings indicate that actors' various experiences are shaped and defined mainly by rigid gender norms, location and remoteness, and to a lesser degree by other social stratifications of age, ethnicity, and livelihood. Given the significant role that gender norms play in the livestock vaccine value chains, differences according to the livestock species, regulation of vaccine administration, and vaccine distribution systems emerge as highly relevant for understanding barriers that women specifically face within the livestock vaccination system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».