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Enregistrement W4392355414 · doi:10.1017/s0021855324000032

Gender-Responsive Public Procurement in Africa: Barriers and Challenges

2024· article· en· W4392355414 sur OpenAlexfundno aff
Sope Williams-Elegbe

Notice bibliographique

RevueJournal of African Law · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic Procurement and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research FoundationInternational Development Research Centre
Mots-clésProcurementEmpowermentPromotion (chess)BusinessGoods and servicesGender equalityPublic sectorEconomic growthPublic relationsPublic administrationPolitical scienceMarketingEconomicsMarket economyLawPoliticsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Public procurement is often used to achieve policy goals beyond the purchase of the required goods and services. These goals include the economic advancement of minorities, the promotion of fair labour practices and climate action. In the last two decades, many countries have used public procurement to advance gender equality. This is referred to as gender-responsive procurement and is often implemented through the award of public contracts to women-owned businesses. While many countries have legal provisions designed to increase the award of public contracts to women, gender-responsive procurement is extremely limited and women-owned businesses are not fully integrated into public sector supply chains. This is unfortunate, given that gender-responsive procurement can improve women's economic empowerment, with implications for sustainable development. This article adopts a gender equality and women's economic empowerment lens to examine the legal, policy and cultural barriers to gender-responsive procurement and recommends measures to improve the award of public contracts to women-owned businesses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0070,010
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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