A landscape study on the intersection between climate change and gender-based violence in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Despite global evidence linking the degradation of the environment caused by humans and gender-based violence (GBV), current climate change mitigation and adaptation strategies and GBV programming remain unconnected. We sought to address this gap by identifying organizations with climate change adaptation and/or mitigation and GBV prevention activities based in Kampala, Uganda, and describing their existing programming, challenges, and vision to develop better preparedness and response mechanisms to address the climate change related increase in the risk of GBV. We first aimed to identify non-governmental organizations (NGOs) in Uganda with GBV and/or climate change programming through an internet-based search. In a second phase, staff from identified NGOs were invited to participate in an interview, aiming to obtain a broad picture of current GBV and climate change programs, understand programing challenges and gaps encountered in the field, and learn about their view on the interlinkages between GBV and climate change. Of 55 NGO’s identified in the internet search having GBV (29) or climate change programing (26), 29 were available for interviews (15 from GBV and 13 from climate change). Inductive themes emerging from interviews fell into four main areas related to 1) discriminatory norms and practices that drive GBV, 2) how climate change issues fuel GBV, 3) how COVID-19 amplified existing GBV issues, and 4) gaps and challenges in current GBV and climate change mitigation and adaptation programing in Uganda. Our findings support the interconnection between GBV and climate change in Uganda by highlighting the intersectional vulnerabilities and impacts experienced by women and girls. Overall, results show that climate change exacerbates prevailing gender inequalities and can increase the risk of GBV in several ways. Implications for future programing and policy are discussed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».