Mapping research frontiers in gender and sustainability in agricultural development: a bibliometric review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gender and sustainability are crucial in agriculture, which remains a significant source of global employment. However, urbanization, industrialization, and technological advancements have reshaped the sector, impacting labor dynamics and gender roles. Traditional agricultural labor faces challenges due to low wages, physically demanding tasks, and unfavorable working conditions. Addressing gender disparities and promoting inclusive work environments is essential for achieving sustainability. According to the ILO (International Labour Office) decent work encompasses productivity and equal employment opportunities for both genders. This study aims to review the literature on gender, sustainability and agricultural development using a bibliometric analysis of Scopus-indexed articles. The findings identify five main research domains: gender dynamics and roles, agriculture and climate change, sustainability and development, human and labor dynamics, and environmental and technological aspects. Additionally, four key scientific communities led the research: Gender studies, agricultural economics, environmental management, and rural sociology. Emerging research trends focus on gender roles in sustainable farming, environmental innovation, and labor governance in agriculture. Spain, the United Kingdom, United States, and Canada lead in knowledge production, contributing significantly to these research domains. This review highlights the importance of interdisciplinary approaches to address the complex issues of gender and sustainability in agriculture. It also specifies a target for expectations research, highlighting that the ILO’s definition of appropriate employment can guide efforts to improve gender equity and labor conditions, ultimately supporting sustainable development in the agricultural sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,195 | 0,257 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».