Lessons and Challenges in Implementing Gender-ResponsiveBudgeting at the Local Level in Mongolia
Notice bibliographique
Résumé
Gender-Responsive Budgeting (GRB) has emerged as a crucial policy instrument for promoting gender equity in public financial management. In Mongolia, despite relatively strong gender equality indicators, women remain underrepresented in leadership roles and continue to face structural barriers to accessing public services and economic opportunities. This article examines the lessons learned and challenges encountered in the local-level implementation of GRB in Mongolia from 2020 to 2023. Drawing on a pilot initiative supported by the MERIT project and implemented in four provinces—Dundgobi, Dornod, Sukhbaatar, and Tuv—the study analyzes the impact of capacity-building efforts, micro-projects, and intergovernmental collaboration on integrating gender perspectives into local governance and budgeting. Using qualitative analysis of training data, project implementation reports, and stakeholder reflections, the study identifies key enablers of GRB, such as gender-disaggregated data usage, institutional commitment, and civil servant engagement. However, it also highlights persistent challenges including limited analytical capacity, inadequate data systems, and policy fragmentation. The findings contribute to the broader discourse on public sector reform and gender mainstreaming by offering practical insights for scaling up GRB in decentralized governance contexts. The article concludes with policy recommendations to ensure the sustainability and institutionalization of GRB in Mongolia and similar transitioning economies.
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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 | 0,019 | 0,007 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».