The 30% Gender Quota Law in Sierra Leone: A Game Changer for Women’s Access to Parliament?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The June 2023 elections in Sierra Leone occurred against the backdrop of amendments to the Public Elections Act (pea), the enactment of the Gender Equality and Women’s Empowerment Act (gewe), and a switch from the First Past the Post (fptp) electoral system to the Proportional Representation (pr) electoral system. For the first time in Sierra Leone’s history, law reforms, among other things, introduced a 30% gender quota rule for parliamentary and councillorship seats. After the 2023 elections, women won 41 out of the 135 elected parliamentary seats, increasing the percentage of women parliamentarians from 12.32% in the 2018 elections to 30.37%. Despite the increase, there have been concerns about the overall effectiveness of the gender quota rule in facilitating women’s access to parliamentary seats. The gender quota rule is set below 50%, is not accompanied by the candidates’ ranking order, does not apply in the election of 14 paramount chiefs, and operates within poor data desegregation of the candidates. This article highlights the required reforms to address the identified legal challenges to facilitate women’s equal access to representation in Sierra Leone’s Parliament.
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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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».