Gender Participation in the Capture and Marketing Sectors of the Glass Eel Fisheries in Aparri, Cagayan, Philippines
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of women in the fisheries sector is often underappreciated and under-valued because fisheries have long been considered a male-dominated sector. Studies have shown, however, that countries that value women’s involvement in this sector have reached high levels of economic growth and social well-being. Thus, the present study assessed the women’s participation in the capture and marketing sectors of the glass eel fisheries in the five coastal villages surrounding the mouth of Cagayan River in Aparri, Cagayan, Philippines. A household interview and a small group discussion were conducted to gather relevant and in-depth data on the different aspects like socioeconomic status, present roles, activities, responsibilities, access to and control over resources, and problems and constraints of both genders in the study area. Results have shown that out of the 146 respondents consisting of glass eel gatherers and consolidators, 95% are men and only 5% are women. The results showed that women have the ability to complement the family’s monthly income. However, they were limited by their reproductive roles and domestic responsibilities. Their engagement in the fishing sector is focused more on the pre- and post-harvest activities. Both sexes have equal access to productive resources, but men control the majority of them. Increasing the involvement of women in the formulation of policies and programs towards the management of available natural resources will lead to increased development and empowerment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».