Stop Violence in GVCs! A Critical Analysis of Interventions to Reduce Gender-based Violence
Notice bibliographique
Résumé
As highlighted in the United Nations Sustainable Development Goals, addressing gender-based violence (GBV) has been identified not only as an essential avenue to achieve gender equality and better health but also as a way of “doing good” by multinational corporations (MNCs). While lead MNCs of global value chains (GVC) are pressed to improve social and environmental outcomes through GVCs governance, it remains a theoretical and empirical question as to the conditions under which various interventions are effective. Our study builds on the GVC social upgrading literature, status inconsistency theory, and social identity theory to examine the effects of specific initiatives to address GBV among artisanal mining communities in the D.R. of Congo by using a novel longitudinal dataset collected in 2019 and 2020. Our results show that interventions that incorporate educational components of GBV-related knowledge and promote social inclusion are more likely to reduce GBV in the furthest reaches of a GVC when local institutions are weak. However, these positive influences of these interventions diminished during the COVID-19 pandemic. These findings shed new light on the theoretical implications of GVC performance and practical guidance for project and policy design to combat GBV.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».