Women’s empowerment under the lens of global health equity: Literature review of challenges, best practices, and societal impact
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Women’s empowerment refers to strengthening the social, economic, and educational powers of women. Numerous global initiatives have been implemented to enable women to make decisions about their health and lives. The purpose of this literature review was to review women’s health barriers, related best practices, and their impacts on women's empowerment in the global context. Methods: We comprehensively searched databases: PubMed, CINAHL, and Google Scholar and key program websites. To expand our review, we used a snowball strategy to scan articles, documents, reports, and research outputs of global programs and best practices to overcome barriers. Also, we screened publications posted on websites of organizations working on women’s empowerment and monitoring the Sustainable Development Goals progress. Results: Findings suggest significant advancements have been made in the status of women's health over the past two decades. However, the COVID-19 pandemic has aggravated health barriers, impeding, and even reversing progress, which has resulted in widening women’s inequity in access to health care services worldwide. Conclusions: Findings suggest that successful and sustainable programs should have a multisectoral, multilevel and multistakeholder, diversified interventions approach with social empowerment, as well as the need for legislative enforcement against discrimination and harmful practices towards women.
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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 | 0,023 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».