A conceptual framework for gender and climate mainstreaming to mitigate water inaccessibility in rural<scp>sub‐Saharan</scp>Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evidence underscores that water inaccessibility in rural sub‐Saharan Africa (SSA) disproportionately affects women due to patriarchal gender norms and practices. In the context of Sustainable Development Goals 5 (Gender Equality) and 6 (Water and Sanitation), globally driven efforts and initiatives are set against a backdrop of empowering women, improving rural water accessibility, and reducing water‐related risks. Furthermore, climate change is altering spatiotemporal patterns of water availability and quality. A thematic analysis of the literature was conducted through Scopus and Web of Science to identify drivers and consequences of as well as coping strategies for water (in)accessibility in rural SSA. A conceptual framework was developed to better understand and assess research gaps and points of intervention for gender and climate mainstreaming in mitigation strategies that reduce the impacts of water inaccessibility in rural SSA. Findings show that complex intersecting factors underlie water inaccessibility—and responses—among rural women in SSA. The complex socio‐ecological interlinkages among climate change, water, and gender are discussed and a case is made for more integrative research (including dimensions of vulnerability, impacts, and effective grassroots strategies and co‐benefits) to inform policy, planning, and practice. This article is categorized under: Engineering Water > Water, Health, and Sanitation Science of Water > Water and Environmental Change Human Water > Rights to Water
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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 | 0,014 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,033 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».