Improving Gender Equality in GVCs: A Comparative Analysis of Interventions in Three Countries
Notice bibliographique
Résumé
Global value chain (GVC) governance has become an essential part of the international development agenda to promote the inclusion and integration of all GVC's participants at all levels that benefit from the upgrading process. Ensuring gender equality and inclusion at the community level has been overlooked in this agenda, despite the recognition and adaptation of SDG 5 gender equality by governments and businesses worldwide. Previous literature indicates community governance as a supplement GVC governance structure to private, social, and public governance can facilitate livelihood upgrading for rural communities. However, it remains unclear under which conditions both women and men can equally benefit from the livelihood upgrading. To address this gap, this study that draws from GVC governance literature, feminist theory, and institutional theory empirically examined the effect of third-party interventions launched in artisanal mining communities on gender equality and women’s empowerment, particularly the furthest reaches of a GVC when local institutions are weak—using a novel dataset collected from local miners in the Democratic Republic of Congo, Uganda and Zimbabwe. We adopted ten indicators that reflect SDG 5 to investigate the pre-intervention conditions of five mining associations in three countries. Our study offers insights based on evidence-based recommendations for policymakers and practitioners who integrate SDG 5 into their global sustainability strategies. In the form of collective efforts from social and community actors, women and girls can benefit from integrating into the global economy, especially in the first mile of the GVC.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».