Moving beyond jargon: Operationalising gender-transformative approaches to end harmful practices against adolescents
Notice bibliographique
Résumé
The UNFPA-UNICEF Global Programme to End Child Marriage and the Joint Programme on the Elimination of Female Genital Mutilation aim to contribute to SDG target 5.3 on the elimination of harmful practices against women and girls through gender-transformative approaches (GTAs). In collaboration with Collective Impact, the Global Programme developed and implemented the Gender-Transformative Accelerator tool, a workshop-based rapid gender assessment and planning process for country offices and implementing partners to advance operationalisation of GTAs. The Accelerator was rolled out in 15 countries in Sub-Saharan Africa, South Asia, and the Middle East from 2021 to 2023. Looking across country contexts, this case study describes the Accelerator approach, implementation, key successes, challenges, and early outcomes. Workshop values clarification activities enabled staff to reflect critically on their social contexts and gender- and age-related biases, and deepened the resonance and relevance of GTAs. This, in turn, facilitated productive critical assessment of programmes and development of action plans to advance GTAs at multiple socio-ecological levels. The case study concludes with lessons learned and the path forward for implementing the Accelerator and operationalising GTAs to promote the rights, health, and wellbeing of adolescent girls and boys in all their diversity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».