Building a business case for workplace menstrual hygiene management programs: a social cost–benefit analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inadequate menstrual health and hygiene (MHH) pose a great challenge for working women, affecting their productivity, job satisfaction, attendance, and advancement, and also have implications for their employers. Yet there has been little research to quantify the impacts of poor MHH conditions or to consider the value add of workplace MHH programs. As part of USAID's Water Sanitation and Hygiene Partnerships for Learning and Sustainability project, we conducted a social cost–benefit analysis (CBA) of the Menstrual Hygiene Management (MHM) in the Workplace Action Research, a 10-month intervention in private sector enterprises in Nepal and Kenya. The intervention aimed to determine if providing adequate MHM in the workplace contributes to women's economic empowerment, including improved business and social outcomes. This CBA of a workplace MHM intervention – the first of its kind – found a positive return for investing in workplace MHM programs. The average benefit–cost ratio in the base-case across factories in a 10-month intervention was 1.4, which increased to 2.3 when projected over 24 months. These early results of a pilot CBA on MHM in the workplace should serve as a call for greater attention by governments and businesses to the needs of menstruating women.
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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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,001 |
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.
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 ».