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Enregistrement W4234650532 · doi:10.32920/ryerson.14646654.v1

Anti-FGM discourses as constructed by NGOS in the Maasai community in Kenya

2021· preprint· en· W4234650532 sur OpenAlexaff
Teriano Lesancha

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFemale Genital Mutilation/Cutting Issues
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityCentre for Social Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaasaiPatriarchyGender studiesSociologyColonialismPolitical scienceSocioeconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Major Research Paper conducted a critical discourse analysis of a documentary produced by NTV Kenya and AMREF Africa about eradicating Female Circumcision in the Maasai community in Kenya. This research sought to understand how the documentary constructed anti female genital mutilation (FGM) discourse. The main discourses were colonialism, saving the Maasai girl, and double patriarchy as is constructed by International NGOs. These discourses became evident through the language used, images displayed on the screen, gendered power relations and who is benefiting from these. Using the Maasai Female Experience (MFE) as a theoretical lens, I placed emphasis on how Maasai women are treated in the anti-FGM campaigns which is driven by international NGOs. African centered worldviews were also employed in this study by the use of MFE and Afrocentric theory of social change. Community development workers and social workers need to consider these discourses while working with Maasai women. They must be conscious about reproducing oppressive practices and stereotypes that has historically been used to marginalize Maasai women.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,302 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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