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Enregistrement W3185553092 · doi:10.1111/gwao.12740

And roses too: How “Better Work” facilitates gender empowerment in global supply chains

2021· article· en· W3185553092 sur OpenAlexaff
Kelly Pike, Beth English

Notice bibliographique

RevueGender Work and Organization · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpowermentEarningsContext (archaeology)Agency (philosophy)Labour economicsWork (physics)Psychological interventionDivision of labourInformal sectorGender and developmentPrecarityClothingBusinessEconomicsEconomic growthSociologyPolitical scienceMarket economySocial changePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Women's increasing entry into paid work has not been accompanied by a corresponding change in the gender division of unpaid labor in the household and community. Though women participate in the labor market, the expectation is that they will also take responsibility for the household. To what degree does women's waged work in the garment industry transform gender norms and dynamics in their home lives? To what extent do the choices they make translate to their household‐level empowerment? This practice‐focused article examines these questions by looking at data collected on gender dynamics at work and at home in the clothing industries of Bangladesh, Cambodia, Kenya, Lesotho, and Vietnam. While women's empowerment through garment sector employment remains circumscribed by low wages, financial insecurity, and gendered expectations, we find that international interventions, namely the International Labor Organization's Better Work program, has expanded women's abilities to exert agency over their earnings within the context of household resource allocation and has decreased the negative effects of ongoing and systemic financial precarity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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