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Enregistrement W4310287808 · doi:10.19088/core.2022.009

Designing Surveys and Analysing Results from a Gender Perspective in Economic Research

2022· report· en· W4310287808 sur OpenAlexfundno aff
Jacques Charmes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésLivelihoodDiversity (politics)Informal sectorSocioeconomic statusSection (typography)Perspective (graphical)Principal (computer security)PandemicPolitical scienceSociologyEconomic growthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyBusinessEconomicsAgricultureComputer scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This document provides guidance on the integration of gender and diversity considerations into applied research in economics focusing on countries in which the informal sector is predominant. It draws inspiration from the support given to the West African research centres involved in researching solutions to the socioeconomic challenges posed by the Covid-19 pandemic, particularly the livelihoods of vulnerable groups and the informal sector. The document was written with the assistance of the International Development Research Centre (IDRC) and is intended to be a guide to applied research. Section 1 sets out the principal orientations of gender analyses. Section 2 examines how, in practice, considerations of gender and diversity are integrated into the design and formulation of statistical and qualitative surveys, and into their descriptive and logistic analyses. Section 3 contains a brief compilation of the resources available on gender, the informal economy, and the Covid-19 pandemic.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,176
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,240
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1760,240
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,017
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,409
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,007 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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