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Enregistrement W4393157693 · doi:10.20944/preprints202403.1261.v1

Intersectional Development: How Seaweed Farming in Kwale County, Kenya Can Foster Inclusive and Transformational Development

2024· preprint· en· W4393157693 sur OpenAlex
Jasmine Ashurst, Joel Onyango, Gillian Faith Achieng, Monroe Dikiny Ouma

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and Coastal Ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésTransformational leadershipAgricultureGeographyAgroforestryPolitical scienceBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seaweed farming has been growing in prominence in the coastal region of Kwale County, Kenya, as a livelihood led by women since the turn of the century, however the sector remains far below its full productive capacity. As such, this study explores the factors that influence women’s ability to access seaweed farming through engagements with the theories of intersectionality. The Blue Empowerment Project is seeking to upscale seaweed farming in this region to promote women’s empowerment and this study questions the extent to which men should be included in such an endeavour. It finds that several factors may intersect with gender to create varying levels of (dis)advantage amongst women in this region, and that we may need to reframe the conceptualisation of women’s empowerment to be inclusive of men. This study therefore makes a range of recommendations for the BEP, development practitioners in general, and researchers to inform them of how women’s empowerment initiatives may be made more inclusive and transformational.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0000,007
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,230 · 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