Powering Change: The Critical Role of Women and Youth in Sustainable Energy Transformation
Notice bibliographique
Résumé
How do we build economic systems that recognise and work within the biophysical limits of our finite planet while simultaneously reducing poverty and inequality? This has become a defining question of our time, and the global transition to clean energy is increasingly considered an important vehicle via which we might address this ‘trilemma.’ Concerns about environmental sustainability and fossil fuel insecurity have encouraged countries around the world to transition to low-carbon energy supplies derived from clean renewables such as solar, hydro, bioenergy, geothermal and wind. Since producing and distributing clean energy is more labour intensive than producing and distributing fossil fuels, this shift is creating new employment opportunities, as well as addressing energy poverty in remote or under-served communities everywhere in the world. Although there is tremendous potential to create employment and opportunities for entrepreneurship in clean energy almost everywhere in the world, there is a growing concern that women, who are already underrepresented in the energy sector, will become even more marginalised if gender equity policies and programmes are not proactively planned and implemented. Without appropriately targeted training, education, apprenticeships, employment placement, financial tools and supportive social policies, transitioning to clean energy may exacerbate existing gender inequities and hinder global poverty alleviation goals, including the SDGs. Empirical data on the participation of women and youth in the clean energy sector remains weak and scattered, and so do policy interventions designed to optimise their participation. This is precisely what Canada’s International Development Research Centre (IDRC) is trying to accomplish via its Clean Energy for Development: A Call to Action (CEDCA) initiative, which supports 12 research projects that operate in 27 countries across three thematic bases: clean energy transition, micro-, small and medium-sized enterprises (MSMEs), and women and youth. This research for policy and practice report showcases three of these research projects and draws out rigorous evidence to inform policymaking that advances the participation of women and youth in the clean energy 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 | 0,014 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,032 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».