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Enregistrement W4376106979 · doi:10.1080/08920753.2023.2211373

The Role of Socioeconomic Factors, Psychological Motivations, and Social Networks in Women’s Participation in Community-Based Fishery Management in Ghana

2023· article· en· W4376106979 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCoastal Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusSustainabilityFisheries managementFisheryNatural resourceInequalitySocioeconomicsBusinessPolitical scienceSociologyFishingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women’s participation in community-based decision-making in managing natural resources such as fishery is considered crucial to the sustainability of the fishery industry. However, women experience the brunt of inequality in fishery tasks and decision-making despite their crucial contributions. Using survey data (N = 400) from an ethnographic study on Ghanaian female fisherfolk, we examine the factors affecting women’s participation in community-based fishery decision-making. Findings show that while women attended community meetings, only a few held positions in the fishery associations. Whilst education was not a significant factor in women’s community participation, the age of children, women’s ownership of fishery assets as well as psychological characteristics such as trust, interests and gender role attitudes were very crucial. Results further show that network variables such as women’s position in other associations were more important to their participation in community-based fishery decision-making than mere membership in such associations. This study highlights the need for fishery policies aimed at gender equality to move beyond gender structures and economic models toward examining the complexity of factors affecting different aspects of women’s participation in fishery decision-making.

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.

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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,442

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,257
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