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Enregistrement W4391350183 · doi:10.3390/jrfm17020051

The Quest for Female Economic Empowerment in Sub-Saharan African Countries: Implications on Gender-Based Violence

2024· article· en· W4391350183 sur OpenAlexvenueno aff
Kariena Strydom, Joseph Olorunfemi Akande, Abiola John Asaleye

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpowermentPolitical scienceEconomic growthPsychologyGender studiesSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent empirical literature has focused on the social aspect of gender-based violence regarding domestic violence and physical abuse while the implications of economic empowerment in an attempt to reduce gender-based violence remain under-researched. This study investigated the connection between female economic empowerment and factors that could reduce gender-based violence in sub-Saharan African countries. We used the panel fully modified least squares estimation method to investigate the long-run implications. The gender inequality index, the female genital mutilation prevalence, and the number of female children out of school were used as proxies for gender-based violence. Likewise, economic empowerment was a proxy for female economic participation; it was replaced by female employment for the robustness test. Evidence from the panel fully modified least squares estimation showed that female economic empowerment had a negative relationship with the gender inequality index, the number of female children out of primary school, and female genital mutilation. We concluded that an increase in the economic power of females through increased economic participation could reduce gender-based violence in the long run. Based on these findings, this study recommends policies to improve the situation. This study shifts attention to the macro-connection between factors that can reduce GBV and increase female economic empowerment in selected areas of sub-Saharan Africa.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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