Cascading catastrophes: gendered experiences of the pandemic among Typhoon Haiyan survivors in Tacloban City
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To understand the gendered impacts of the cascading disasters that represent the COVID-19 pandemic on Typhoon Haiyan survivors living in resettlement sites in Tacloban City, the city most devastated by the 2013 Typhoon Haiyan. Design/methodology/approach Findings are based on household surveys conducted for an exploratory project broadly studying the effects of COVID-19 on resettlement site residents. Fieldwork was conducted in June 2021 with 357 Typhoon Haiyan survivors living in four resettlement sites in Tacloban City during COVID-19. Findings Female Typhoon Haiyan survivors have been disproportionately affected by the pandemic in terms of their mental health, the amount and quality of food available to them, their monthly income, livelihood and caretaking responsibilities. We also find that the pandemic has highlighted the gaps in services available to residents, such as mental health and sexual or reproductive services. Originality/value This paper contributes to the limited primary data available on the impacts of the pandemic on Typhoon Haiyan survivors, particularly its gendered impacts. It also adds to the literature on cascading disasters from a gender perspective. It disrupts the traditional dichotomy between vulnerability and resilience by demonstrating how women exhibit both traits in response to disasters due to imposed external conditions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».