Do governments account for gender when designing their social protection systems? Findings from an analysis of national social protection strategies
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.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle