Beyond the numbers: Reflections from three Global South countries using the global gender gap index
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The World Economic Forum's (WEF) Global Gender Gap Index (GGGI) has become synonymous with the measurement of gender equality. However, the measures included in calculating the GGGI are driven mainly by development agencies' agendas. Notably, in developing countries, where gender inequalities run deep, governments' efforts to address these inequalities at the macro-national level have limited influence on gender diversity management (GDM) policies at the meso-organizational and micro-individual levels. To provide evidence, we applied the multilevel relational framework to review the state of gender (in)equality in three Global South countries—Bangladesh, India, and Mexico—using GGGI. Our review revealed that the GGGI tells a numerical story with political appeal, is used to support policies and programs that satisfy the criteria of developmental and donor agencies, and puts a checkmark next to the governmental agenda to meet Sustainable Development Goals (SDGs) at the macro-national level. These macro-national policies and programs have limited success in informing actionable human resources (HR) policies and practices to address gender (in)equality at meso-organizational and micro-individual levels. While the GGGI does not claim to measure the root cause of gender inequality, this study aimed to highlight the GGGI's impact on closing the gender gap. This paper contributes to the narrow body of literature that has brought the conversation on the SDGs and the global gender gap in management and organization literature. The present study also has theoretical and policy implications, as we provide a critical review of the GGGI and recommend including indicators to measure GGGI subindices that can then better inform meaningful and effective interventions at the macro-level and consequent GDM policies for achieving gender equity at the meso-level and women's empowerment at the individual micro-level.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle