Enhancing climate services design and implementation through gender-responsive evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Assessing and responding to gender inequalities, and promoting women's empowerment, can be critical to achieving the goals of climate services, such as improved climate resilience, productivity, food security and livelihoods. To this end, our paper seeks to provide guidance to rural climate service researchers, implementing organizations, and funders on gender-responsive evaluation of climate services, including key questions to be asked and appropriate methodology. We draw on case studies of rural climate services in Mali, Rwanda and Southeast Asia to illustrate how gender-responsive evaluations have framed and attempted to answer questions about climate information needs, access to information and support through group processes, and contribution of climate services to empowerment. Evaluation of how group participatory processes can enable women's and men's demand for weather and climate information can help close knowledge gaps on gender equity in access to climate services. Quantitative methods can rigorously identify changes in demand associated with varying interventions, but qualitative approaches may be necessary to help assess the nuances of participatory communication processes. Furthermore, evaluation of how women's and men's information needs differ according to their roles and responsibilities in distinct climate-sensitive decisions can help assess gender inequities in climate services use. Evaluation that critically considers the local normative and institutional environment influencing empowerment can help identify pathways for climate services to contribute to women's empowerment. Qualitative and mixed method methodologies can be helpful for assessing the normative and institutional changes upon which empowerment depends. Although evaluations are often conducted too late to inform the design of time-bound projects, they can contribute to improvements to climate services if results are shared widely, if implementers and funders consistently factor evidence and insights from prior evaluations into the design of new initiatives, and if ongoing climate service initiatives conduct preliminary evaluations regularly to support mid-course adjustments.
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 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 | 0,200 | 0,205 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».