Women, Peace, and Security and Increasing Gendered Risk in the Era of COVID-19: Insights from Nepal and Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article analyzes the effects of COVID-19 on women and girls. It examines policy responses to the pandemic crisis and its implications on the women, peace, and security (WPS) agenda in postwar Nepal and Sri Lanka. Building on our previous work in Nepal and Sri Lanka, we rely on secondary studies, news sources, and governmental and nongovernmental organization reports and social media from March 2020 through March 2022 to demonstrate our argument that policymakers should place women and girls at the center of COVID-19 recovery plans. We further stress the need for an intersectional approach to understand the contextual relationships among gender, race, class, caste, ability, religion, sexual orientation, and additional markers that situate women's and girls’ experiences. The WPS agenda promotes women and girls’ participation in peace and security governance and has seen significant rollbacks given the impacts of the pandemic. We conclude by sketching new policy frontiers for the WPS agenda and urge WPS implementers to rethink their approach to WPS policies to promote women's diverse needs and interests in postwar Nepal and Sri Lanka in pandemic recovery policies.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».