Framing gender in Pakistan’s digital policies: a critical examination through capabilities and decolonial feminist lenses
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The authors problematize prevailing narratives surrounding gender in Pakistan’s digital policy landscape. Focused on challenging the dominant perspectives emanating from the Global North, our study seeks to contribute to the development of more inclusive policies. By applying the capabilities approach and decolonial feminism, they aim to investigate the intersectional vulnerabilities and gendered precarity perpetuated by the current framing of digital inclusion. This research endeavors to dismantle the simplistic notion of digital platforms as a universal remedy for gender equality and instead emphasizes the importance of context-sensitive and decolonial perspectives. Design/methodology/approach They adopt a combination of the capabilities approach and decolonial feminism to critically examine the portrayal of gender within Pakistan’s digital policy landscape, unraveling the underlying assumptions, discourses and ideologies shaping the gender gap framing in the context of digital inclusion. They treat policy documents as active agents shaping social reality, using content analysis to analyze the epistemic methods used in generating knowledge about the gender gap in digital inclusion. Findings Our study reveals that the gender gap framing in Pakistan’s digital inclusion is influenced by specific assumptions, discourses and ideologies embedded in policy documents. They shed light on how misrepresentation and instrumentalization contribute to intersectional vulnerabilities faced by women. Originality/value By treating policy documents as active agents shaping social reality, they provide a unique perspective on the gender gap in digital inclusion. This study challenges established narratives originating from the Global North and advocates for more inclusive policies. Our theoretical framework unveils the complexities of gender dynamics in digital platform work informing contextually positioned policymaking.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| 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 ».