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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

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