Cultivating Equality: Economic Empowerment of Women and Sustainable Agriculture in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
This research article evaluates women's economic empowerment in agriculture in Kenya. The study employed the pro-WEAI (Women’s Empowerment in Agriculture Index) tool and data gathered from 422 households, 9 key informants, 6 focus groups discussions, and 6 case studies. The analysis encompassed five key agricultural domains as per the WEAI: community leadership, time use, resources production and income, Additionally, it explored decision-making autonomy, nutritional aspects, attitudes towards domestic violence, intra-household relationships and physical mobility. The article’s results highlight the existence of socio-economic and cultural barriers that hinder the participation of women and their success in agriculture, in particular, limited land ownership, finance and training, exclusion from decision making and access to information. The specific nature and intensity of these challenges can differ due to the unique socio-economic, cultural, and environmental context in Kenya. The study recommends the need to establish social interventions that address gendered power as a relational phenomenon within households, markets and value chains using gender transformative approaches, the need to develop a framework that recognizes and compensates equitably women’s contribution to agricultural, and unpaid care and other invisible domestic tasks in Kenya; engage with other key stakeholders including the public and private sector to facilitate women's access to markets, to mention just few.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».