Perpetuation of gender discrimination in Pakistani society: results from a scoping review and qualitative study conducted in three provinces of Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gender discrimination is any unequal treatment of a person based on their sex. Women and girls are most likely to experience the negative impact of gender discrimination. The aim of this study is to assess the factors that influence gender discrimination in Pakistan, and its impact on women's life. METHODS: A mixed method approach was used in the study in which a systematic review was done in phase one to explore the themes on gender discrimination, and qualitative interviews were conducted in phase two to explore the perception of people regarding gender discrimination. The qualitative interviews (in-depth interviews and focus group discussions) were conducted from married men and women, adolescent boys and girls, Healthcare Professionals (HCPs), Lady Health Visitors (LHVs) and Community Midwives (CMWs). The qualitative interviews were analyzed both manually and electronically through QSR NVivo 10. The triangulation of data from the systematic review and qualitative interviews were done to explore the gender discrimination related issues in Pakistan. RESULTS: The six major themes have emerged from the systematic review and qualitative interviews. It includes (1) Status of a woman in the society (2) Gender inequality in health (3) Gender inequality in education (4) Gender inequality in employment (5) Gender biased social norms and cultural practices and (6) Micro and macro level recommendations. In addition, a woman is often viewed as a sexual object and dependent being who lacks self identity unless being married. Furthermore, women are restricted to household and child rearing responsibilities and are often neglected and forced to suppress self-expression. Likewise, men are viewed as dominant figures in lives of women who usually makes all family decisions. They are considered as financial providers and source of protection. Moreover, women face gender discrimination in many aspects of life including education and access to health care. CONCLUSION: Gender discrimination is deeply rooted in the Pakistani society. To prevent gender discrimination, the entire society, especially women should be educated and gendered sensitized to improve the status of women in Pakistan.
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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 | 0,018 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,002 | 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 ».