MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404292021 · doi:10.1080/13545701.2024.2418306

Regional Refugee Response Plans and Violence Against Women: A Comparative Analysis of the Humanitarian Situations in Ukraine and Venezuela

2024· article· en· W4404292021 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFeminist Economics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeePolitical scienceGender analysisDevelopment economicsEconomic growthGeographySocioeconomicsDemographic economicsCriminologySociologyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regional Refugee Response Plans (RRPs) have emerged as key protection frameworks in the context of displacement. In line with the UNHCR Refugee Coordination Model (RCM), RRPs involve multi-partner and multi-sector response strategies for priority areas established based on region-specific needs. Across RRPs, violence against women (VAW) constitutes a priority area within operational and funding structures on gender-based violence (GBV). The operational and funding structures on GBV in the response plans for the humanitarian situations in Ukraine and Venezuela reveal important insights for economic mechanisms and impacts of displacement on VAW, especially when examined through feminist economics discourse. To shed light on this, this article analyzes sectoral infrastructures and partnerships as indicative operational structures, and funding streams and funding recipients as indicative funding structures. The analysis focuses on high-risk GBV spaces reflective of prevailing challenges in the implementation of the response plans.HIGHLIGHTSEconomic–political power relations inform discrepancies in global migration governance.Flexibility in responses to humanitarian situations leads to incoherent mechanisms and impacts in addressing VAW.Discrepancies are particularly problematic in high-risk GBV settings, as in the cases of Ukraine and Venezuela.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,289 · 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