Gender and Labor Market Regimes in Post-Disaster Haiyan Communities in Leyte
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Labor is gendered; a fact that is known to societies (Leacock and Safa 1986; McCarl Nielsen 1990; Meade and Wiesner-Hanks 2006). Who does what work and how is socially marked in diverse economic activities ranging from households to industries (Baron 1991; Blumberg 1991). The types of work performed by women and men— including girls, boys, and gender-diverse individuals— could change through time and place. Conditions for doing work could also change with age, marital status, familial responsibility, access to technology, and the environment (Game and Pringle 2020). While gender and labor in paid and unpaid work have been extensively studied (Redclift and Sinclair 1991; Hatt 1997; Bettio, Plantenga, and Smith 2013; Milkman 2016; Yenilmez and Huyugüzel Kisla 2021), those that arise from disasters are still part of an emerging field of study (Enarson and Dhar Chakrabarti 2009; Takasaki 2012; Kinnvall and Rydstrom 2019; Akter 2021). The aftermath of a disaster creates new realities in local economies and gender relations. Gender is a recognized aspect of the difference between men and women, for example, in survival rates and impact on their economic and social well-being during and after the occurrence of disasters (Enarson 2000; Neumayer and Plümper 2007). Members of the LGBTQ+ (lesbian, gay, bisexual, transgender, queer + ) community have increased vulnerabilities during and after disasters such as isolation, discrimination, and violence (Reddy and Goodman 2019; Frank 2020). Displacement and migration often result in varying levels of social protection for members of affected households based on gender, class, and physical ability, among others (Oryema 2017). Post-disaster communities are unique in their ways of survival, resilience, and dynamics of intervenors in relief, reconstruction efforts, and development strategies. Governments, non-profit organizations, international aid agencies, and individual philanthropy work together or independently to address the humanitarian crisis and economic reconstruction, both in the short-term and long-term ventures. The interplay of these actors in creating labor market regimes in post-disaster communities affects labor participation of local populations; mainly, who benefits from it, who participates in it, and how they participate. This chapter explores the relations between gender and labor market regimes that arise in post-Haiyan communities in Leyte. The worst-affected areas ravaged by super typhoon Haiyan were in Eastern Visayas, particularly in Tacloban City in Leyte.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».