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Enregistrement W4402926214 · doi:10.1186/s43170-024-00291-6

Towards gender-transformative metrics in seed system performance measurement: insights for policy and practice in Sub-Sahara Africa

2024· review· en· W4402926214 sur OpenAlex

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

RevueCABI Agriculture and Bioscience · 2024
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsortium of International Agricultural Research CentersGlobal Affairs CanadaBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésContext (archaeology)Status quoTransformative learningEmpowermentFood securityProductivityPovertyIntersectionalityBusinessAgriculturePolitical scienceMarketingEconomic growthEconomicsSociologyGeographyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Food insecurity in Sub-Sahara Africa hinges on addressing salient gender inequities within the seed system. While efficient seed system promises reduced systemic inefficiencies to fast-track seed delivery to the smallholder farmers, a dearth of standardized industry metrices to understand the intersectionality of seed system and gender issues exist. Specifically, metrices on guaranteed seed access, reach, benefit, women's empowerment and ultimate transformation of women, youth and vulnerable people's livelihoods are less understood. The existing metrices are aggregated at very high levels and limit the ability of policymakers and industry stakeholders to effectively address gender-based inequities for an optimized seed system. Objective: the need of public, private, and civil society actors. Therefore, the study seeks to evaluate how seed system metrics can be effectively tailored to address gender gaps for enhanced agricultural productivity and food security in Sub-Sahara African context. It also refines the proposals of Kennedy and Speilman and introduce gender-specific metrices that may hold promise to address women and youth's challenges within the seed system. Methods: A systemic review of current industry metrices was conducted and the newly developed reach, benefit, empower and transform (RBET) framework was applied to synthesize the responsiveness of current seed industry indicators on gender issues. Online databases and repositories with key search words that returned 204 results including some gray literature. Results and conclusion: Using common bean seed system as an illustration, the study found critical gaps in measuring seed industry performance, innovation, structure, seed registration and quality control, intellectual property rights using the reach, benefit, empower and transform approach. Thus, a set of gender responsive indicators was suggested to address gender and inclusive matrices that the seed industry often neglects. Using the reach, benefit, empower and transform approach we have included gender responsive indicators meant to close existing gender gaps. Some of these indicators addressed include women participation, trait preferences, seed packaging sizing, seed system leadership, decision-making capacities, labor intensity/drudgery and use of digital platforms such as point-of-sale tracking systems to reach last mile farmers among others. Significance: This study uses the newly-developed Reach, Benefit, Empower, and Transform (RBET) Framework together with the already existing Spielman-Kennedy framework. It is timely to inform policymaking process on seed system design, to enhance seed industry performance monitoring, and provide practitioners with the knowledge and missing links in efforts to align the seed system's performance with gender outcomes in a measurable manner.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,189 · 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