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Enregistrement W4381379987 · doi:10.1177/14680181231180507

Social protection systems and gender: A review of the evidence

2023· review· en· W4381379987 sur OpenAlexaff
Tara Patricia Cookson, Nina Ebner, Yardain Amron, Kritika Kukreja

Notice bibliographique

RevueGlobal Social Policy · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningSocial protectionPolitical scienceEmpirical evidencePublic relationsGender analysisPerspective (graphical)SociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The negative impacts of the COVID-19 pandemic have motivated an unprecedented level of global advocacy for gender-responsive and gender-transformative social protection systems that buffer individuals from shocks and vulnerabilities. This turn to a systems approach reflects growing recognition that the presence of one or two social protection programmes targeting women does not guarantee that they are protected throughout the course of their lives and over a wide range of contingencies. Relative to the high levels of interest, however, very little empirical evidence exists about what a gender-responsive or transformative social protection system entails in practice. This article departs from existing literature that focuses on the design and impact of discreet social protection instruments, to present a ‘state of the evidence’ on gender and social protection systems. Drawing on the results of a phased scoping review of academic and policy literature spanning various fields, the article charts the defining features of the existing evidence base, summarizes what is known and identifies pathways for future research. In addition to scholarly analysis, the article offers a comprehensive view of the evidence for policymakers, practitioners, movement leaders and funders working on policy problems from a gender perspective.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,362
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,151 · 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.

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

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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