Strategies for gender mainstreaming in climate finance mobilisation in southern Africa
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the practice of gender mainstreaming in the context of climate finance mobilisation. It reveals how financial institutions are adopting shifts to organisational strategy, policy, and practice that advance the integration of key aspects of social sciences. This article specifically examines the role played by the Green Climate Fund’s Gender Policy in promoting a shift in the organisational strategies developed by development finance institutions and commercial banks in southern Africa. It reveals how practitioners are grappling with the evolving role of financial intermediaries in promoting a shift towards low-emissions, climate-resilient, and just development. The analysis uncovers foundational components, highlights key lessons, and identifies strategic approaches to institutionalising gender mainstreaming practices. Critically, the research reveals that whilst gender mainstreaming involves multiple practicalities, the financial institutions that have most extensively institutionalised gender mainstreaming practices have done so by recognising its normative basis and have perpetuated changes to organisational values and culture alongside more pedestrian policy amendments. One of the critical aspects of this culture shift is the recognition that transformative social impacts in climate finance are predicated on the design and implementation of projects that account for existing gender-based vulnerabilities whilst also identifying and maximising opportunities for all genders. The study builds on and contributes new knowledge to existing frameworks for understanding gender mainstreaming in relation to multilateral climate finance.
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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 | 0,024 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,036 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».