MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4224302949 · doi:10.3389/fgwh.2022.732292

Using Outcome Mapping to Mobilize Critical Stakeholders for a Gender Responsive Rift Valley Fever and Newcastle Disease Vaccine Value Chain in Rwanda

2022· article· en· W4224302949 sur OpenAlexfundno aff
Tess Gannaway, Majyambere Denis, Mary Kabarungi, Liberata Mukamana, Fidèle Niyitanga, Janna M. Schurer, Beth A. Miller, Hellen Amuguni

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Global Women s Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreGlobal Affairs CanadaBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésLivestockRift Valley feverBusinessFood securityStakeholderStakeholder engagementBiosecuritySocioeconomicsGeographyMedicinePolitical scienceEconomicsAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approximately 752 million of the world's poor keep livestock to produce food, generate income, and build assets. Women represent two-thirds (~400 million people) of low-income livestock keepers. Infectious diseases are a major issue in preventing livestock keepers from optimizing production earnings and improving food security. In Rwanda, highly contagious yet preventable diseases that affect animals that women manage, such as Rift Valley fever in goats and Newcastle disease in chickens have a high-mortality rate and can devastate their herds. Women are disproportionately affected because they bear primary responsibility for goats and chickens. These diseases are preventable through vaccination, but smallholder women farmers rarely benefit from livestock vaccines. Social norms and entrenched cultural stereotypes limit women's confidence and decision-making and restrict their access to resources and information. Women smallholder farmers find that there is little support for the small livestock they manage, because of the official preference given to cattle. They are also challenged by limited availability of livestock vaccines due to lack of a cold chain, inadequate extension, and veterinary services, especially for goats and chickens, and unreliable structures for vaccine delivery. To identify opportunities for women's engagement in the livestock vaccine value chain (LVVC) and reduce their barriers to accessing and using livestock vaccines, we used Outcome Mapping, a stakeholder engagement tool, and the Gender Equality Continuum Tool to classify and engage critical partners in the LVVC. We analyzed each critical partner's capacities, incentives, and drivers for engagement with women, challenges and barriers that hinder their support for women farmers, opportunities at systemic and programmatic levels for women's participation and benefit in the LVVC, and the gender capacities and perceptions of different stakeholders. Enhanced positioning and visibility of women in the LVVC can occur through a systemic engagement of all stakeholders, and recognition of the roles that women play. Women smallholder farmer involvement when determining and shaping the potential entry-points is critical to ensure support for their existing responsibilities in family food security, and future opportunities for generating income. Strengthening gender capacities of LVVC stakeholders, addressing identified barriers, and building on existing opportunities can increase women's participation in the LVVC.

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 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)0,001
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Global Women s HealthMême sujetAnimal Disease Management and EpidemiologyTravaux en français237 207