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Enregistrement W4327936520 · doi:10.1163/17087384-bja10071

Role of Gender Policies and Laws in Enhancing Women’s Participation in the Resolution of Land Conflicts

2023· article· en· W4327936520 sur OpenAlexvenueno aff
Benson Mutuku, Anja Krumeich, Jane Alaii, H.W. van den Borne, Ingrid Westendorp

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Legal Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLand Rights and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGender mainstreamingConflict resolutionGender equalityMainstreamingPolitical scienceGovernment (linguistics)International lawLawSociologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gender mainstreaming is a strategy to end women’s exclusion and further gender equality by using general policies and laws. The Government of Kenya has made strides in realising gender equality with the adoption of different general and gender-specific policies and laws. The reality is, however, that gender equality is far from being achieved across the country. With a focus on land conflicts, this article seeks to examine gender policies and law frameworks that intend to enhance women’s participation in the resolution of land conflicts; what progress has been achieved; and the gaps in terms of making these legal frameworks a reality. The study concludes that empirical studies on the impact of gender policies and laws that aim to enhance women’s participation in resolution of land conflicts are lacking across the country calling therefore for more research that seeks to evaluate the impact of the policies and laws on the ground.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
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