Gender-responsive monitoring and evaluation for health systems
Notice bibliographique
Résumé
Gender-responsive monitoring and evaluation (M&E) for health and health systems interventions and programs is vital to improve health, health systems, and gender equality outcomes. It can be used to identify and address gender disparities in program participation, outcomes and benefits, as well as ensure that programs are designed and implemented in a way that is inclusive and accessible for all. While gender-responsive M&E is most effective when interventions and programs intentionally integrate a gender lens, it is relevant for all health systems programs and interventions. Within the literature, gender-responsive M&E is defined in different and diverse ways, making it difficult to operationalize. This is compounded by the complexity and multi-faceted nature of gender. Within this methodological musing, we present our evolving approach to gender-responsive M&E which we are operationalizing within the Monitoring for Gender and Equity project. We define gender-responsive M&E as intentionally integrating the needs, rights, preferences of, and power relations among, women and girls, men and boys, and gender minority individuals, as well as across social, political, economic, and health systems in M&E processes. This is done through the integration of different types of gender data and indicators, including: sex- or gender-specific, sex- or gender-disaggregated, sex- or gender-specific/disaggregated which incorporate needs, rights and preferences, and gender power relations and systems indicators. Examples of each of these are included within the paper. Active approaches can also enhance the gender-responsiveness of any M&E activities, including incorporating an intersectional lens and tailoring the types of data and indicators included and processes used to the specific context. Incorporating gender into the programmatic cycle, including M&E, can lead to more fit-for-purpose, effective and equitable programs and interventions. The framework presented in this paper provides an outline of how to do this, enabling the uptake of gender-responsive M&E.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».