Do governments account for gender when designing their social protection systems? Findings from an analysis of national social protection strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The negative impacts of the COVID‐19 pandemic on women's employment, care responsibilities, and access to services have motivated an unprecedented level of advocacy around strengthening national social protection systems from a gender perspective. Yet very little empirical evidence exists about what a gender‐responsive social protection system entails in practice. This paper addresses this gap through a comparative analysis of 52 national social protection strategies from primarily low‐and middle‐income countries. To analyse the gender responsiveness of these strategies, we developed an analytical framework based on international human rights standards and social policy, gender and development literature. Through presentation of the framework and our findings, this paper makes several contributions to scholarship and practice. First, our framework―the first of its kind―offers a novel conceptual and methodological contribution by enabling a systematic, comparative assessment of national approaches to social protection from a gender perspective. Second, the framework enables the systematisation of empirical evidence on the degree to which gender is integrated into social protection systems. By applying it to national social protection strategies, we identify which gendered risks and vulnerabilities are most commonly acknowledged and addressed in countries' efforts to create gender‐responsive social protection systems. We also highlight a concerning gap between rhetoric and response when it comes to gender equality in the strategic plans that governments lay out for these systems. To our knowledge, this is the first systematic cross‐country assessment of such documents. We conclude with future directions for research and practice, including the gap between recognition and action.
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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 | 0,015 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».