Impact of the COVID-19 pandemic on women in the workplace in the Middle East and North Africa: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic has disrupted the livelihoods of working men and women worldwide. The pandemic exacerbated already existing inequities, especially in sectors where women predominate, such as the healthcare, education, and hospitality sectors. Women in the Middle East and North Africa (MENA) region, a world outlier for low female labor force participation despite high female education levels, may have been disproportionately impacted by the pandemic. Understanding the impact of COVID-19 on women's livelihoods and health is critical to support and retain women in the labor force during external health shocks. However, until now there has been relatively little research on this topic in MENA. Therefore, this scoping review aims to determine the impact of the COVID-19 pandemic on the health and wellbeing of women workers in low-and-middle-income countries in the MENA region. METHODS: The outcome of interest is COVID-19 related occupational health (COVID-19 infection related to workplace exposures and pandemic-related occupational stressors) and the impact on mental and physical health among women workers in LMIC in MENA. Academic databases, including APA PsycINFO, Arab World Research Source: Al-Masdar, Global Health, MEDLINE, Scopus and Web of Science Core Collection will be searched. The study selection process will involve two independent reviewers and data extraction will involve summarizing key information from the included studies using a predefined charting table. The evidence will be analyzed descriptively, providing a comprehensive overview of the identified themes and patterns. DISCUSSION: It is anticipated that this review will facilitate a deeper understanding of the impact of the COVID-19 pandemic on working women in the MENA region. The findings may inform data-driven policies and targeted interventions that not only attract and retain women in the workforce but also enhance their health and well-being.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».