Prioritizing gender equity and intersectionality in Canadian global health institutions and partnerships
Notice bibliographique
Résumé
Despite governmental efforts to close the gender gap and global calls including Sustainable Development Goal 5 to promote gender equality, the sobering reality is that gender inequities continue to persist in Canadian global health institutions. Moreover, from health to the economy, security to social protection, COVID-19 has exposed and heightened pre-existing inequities, with women, especially marginalized women, being disproportionately impacted. Women, particularly women who face bias along multiple identity dimensions, continue to be at risk of being excluded or delegitimized as participants in the global health workforce and continue to face barriers in career advancement to leadership, management and governance positions in Canada. These inequities have downstream effects on the policies and programmes, including global health efforts intended to support equitable partnerships with colleagues in low- and middle- income countries. We review current institutional gender inequities in Canadian global health research, policy and practice and by extension, our global partnerships. Informed by this review, we offer four priority actions for institutional leaders and managers to gender-transform Canadian global health institutions to accompany both the immediate response and longer-term recovery efforts of COVID-19. In particular, we call for the need for tracking indicators of gender parity within and across our institutions and in global health research (e.g., representation and participation, pay, promotions, training opportunities, unpaid care work), accountability and progressive action.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».