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Enregistrement W4404451029 · doi:10.1080/17477891.2024.2422353

Factors influencing women’s participation in disaster recovery after the 2005 earthquake in Kashmir, Pakistan

2024· article· en· W4404451029 sur OpenAlexaff
Shehla Gul, Tara K. McGee

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Hazards · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational safety and healthNatural disasterPoison controlSocioeconomicsEnvironmental planningBusinessMedical emergencyPolitical scienceGeographyMedicineSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to examine factors that influenced the participation of women in the disaster recovery process after October, 2005 earthquake in the Union Council Langarpura, Azad Kashmir state of Pakistan. To achieve this aim, two focus group discussions, thirty-four (34) semi-structured interviews and participant observations were conducted. The results revealed that women’s participation was influenced by two key factors: the role of social capital and the Kashmir earthquake itself. Three forms of social capital including bonding, bridging and linking social capital encouraged women in Langarpura to participate in the recovery. The Kashmir earthquake influenced women’s participation in disaster recovery due to the death of the men heads of the family and the outmigration of men that compelled women to start working by participating in various recovery projects. The influx of several government and nongovernmental organisations (NGOs) as well as aid organisations after the Kashmir earthquake also encouraged women’s participation in disaster recovery. The findings of this study show that the Kashmir earthquake opened a window of opportunity to change the status of the women of Langarpura and their stereotypical roles in society and go out and take an active part in the recovery of their families and the community at large.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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