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Enregistrement W4399748526 · doi:10.1093/acrefore/9780199389407.013.424

Researching Gender in Disasters

2024· reference-entry· en· W4399748526 sur OpenAlexaff
Chaya Ocampo Go

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Natural Hazard Science · 2024
Typereference-entry
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Natural hazards such as floods, droughts, and earthquakes do not discriminate, but individuals of varying gender identities are impacted by, experience, understand, and respond differently to disasters. Research on gender in disaster contexts first began in the 1990s and grew to examine topics including gendered vulnerabilities, capacities, women’s rights, and representation. This was bolstered by the rise of global women’s movements and the institutional recognition by international relief agencies and the United Nations of women’s needs and participation in disasters. In addition to the growth of various feminist movements, feminist scholarship in academia challenged the predominance of positivist epistemologies, quantitative methodologies, and male bias in the gathering, analysis, and presentation of data in disaster research. Feminist scholarship aided in the shift in disaster studies from a hazards paradigm to a vulnerability paradigm wherein the study of disasters is no longer confined to the measurement and management of physical forces but also includes the uncovering of the political processes that produce disasters. Feminist scholars began to promote the critical use of self-reflexive, in-depth qualitative methodologies such as ethnography, participatory action research, and activist collaborations with grassroots civic organizations. Such research studies examine power relations and inequalities, and they strive toward realizing emancipatory goals for social justice in the fields of disaster research and practice. Critical disaster research continues to advance in the early 21st century through the persistent questioning of the “natural”-ness of disasters. Despite the great strides in gender studies in disasters, the word “gender” remains predominantly equated with the category of heterosexual women and therefore perpetuates the male–female and nature–culture divides inherent in the Western epistemologies that underlie disaster research. Therefore, scholars who employ postcolonial, antiracist, and decolonial feminist frameworks trouble the coloniality of disasters, theorize, and study the violence of the colonial present on gendered and racialized spaces and bodies. Creative arts-based and participatory methods, including oral histories, photovoice, interviews, theater, body mapping, among others, are used to make visible those who are misrepresented and absent in disaster discourse. Gender and sexual minorities have also been historically neglected in disaster research, and the advancement of queer scholarship has begun to make more visible the lives of non-heterosexual identities in disasters. The conduct of fieldwork, interviews, ethnography, autoethnography, and collaborative and even quantitative methods can be queered or made non-normative through the examination of intimacies, subjectivities, emotions, performativity, relationships, and ethics in gender research. Last, the rise of climate change adaptation studies, policies, and practices also presents similar gaps in gender research. Feminist research methods such as the use of participatory geographic information system mapping challenge technological assessments of climate change adaptation interventions. They aid instead in sustaining a political analysis of power, examining people’s susceptibility to harm, together with processes that maintain this exposure to danger for bodies of different gender identities.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0060,013
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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