“We have to look deeper into why”: perspectives on problem identification and prioritization of women’s and girls’ health across United Nations agencies
Notice bibliographique
Résumé
Eliminating gender inequality and promoting population health are stand-alone goals in the Sustainable Development Goals (SDGs). It is crucial to understand goal setting and policy making processes aimed at promoting gender and health equality given the entrenched and structural natures of these inequalities. Our research examines the process of problem and solution representation, priority setting, and factors that shape the policymaking process concerning women and girls within the UN system in relation to the SDGs. Data for this study were collected from semi-structured one-on-one interviews with participants who have work experience within the United Nations (UN) (n = 9). The analysis was informed by a qualitative descriptive methodology. Our findings identify the role of political forces in influencing policy, the challenges of limited and tied financial resources, the role of scientific evidence and data, and the purpose of different mandates across agencies. Political forces were found to shape the work of UN agencies, often hindering advancement of the SDG agenda. At the same time participants noted how they navigated opposition or what they considered regressive approaches to women and girls' health in order to pursue a more progressive agenda. Finite financial resources were also noted to play an important role in shaping SDG implementation pertaining to women and girls' health. Identification of the types of knowledge, evidence, and data that drive and are given preference in policy creation and development can highlight shortcomings and strengths of current modes of policy development and implementation. Key stakeholders and future research in health and development policy spheres can draw from our findings to gain insight into problem representation and prioritization. This will help identify underlying assumptions that inform work on women's and girls' health and how they shape policy agendas.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».