An opportunity for gender transformation? UN Women’s policy response to COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Pandemics disproportionately affect women due to their dominant roles in healthcare, caregiving, and industries vulnerable to public health policies. Women face higher infection risks, greater unpaid care burdens, and job losses during crises. Violence against women and disrupted access to healthcare, including sexual and reproductive services, also increase. Despite clear evidence of these effects, global pandemic responses have historically been gender-blind, with only limited improvements during COVID-19. This study uses the READ approach to analyze UN Women COVID-19 policy documents published in 2020, examining recommendations related to socio-economic security, violence against women and girls (VAWG), and people living across borders. From these documents we also analyzed 301 recommendations using the WHO's Gender Responsive Scale to assess their transformative potential. The results show that while UN Women addressed key gendered impacts, the recommendations often stopped short of promoting systemic change, reflecting broader limitations in global health responses. The findings highlight the gap between acknowledging gender disparities and promoting (let alone implementing) transformative policies that address structural inequalities. This research contributes to ongoing debates on the role of global institutions in advancing gender-responsive pandemic policies and calls for more meaningful engagement in addressing gender inequities in global health governance.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».