Advancing legal identity, gender equity and women's empowerment via inclusive civil registration and vital statistics systems
Notice bibliographique
Résumé
The 2030 Agenda recognizes universal legal identity, gender equity, and women's empowerment as essential for the realization of sustainable development, particularly in Goals 5, 16, and 17. This paper reviews the progress, key achievements, and ongoing challenges in developing legal identity systems that are universal and gender transformative. It highlights the strategic importance of inclusive civil registration and vital statistics (CRVS) systems as a tool in advancing gender equity and women's empowerment. Significant advances include increased birth registration coverage, the integration of marriage and divorce registration into legal ID systems, and efforts to reduce disparities in death registration by sex and socioeconomic status. The paper also explores the evolution of the CRVS data ecosystem, technical guidance, and CRVS data usage to advance sustainable development over the past 15 years, which have bolstered investment and technical cooperation in gender data for development. It highlights the critical role of civil registration and vital statistics systems in measuring and monitoring sustainable development indicators and promoting gender equity and women's empowerment. Despite progress, challenges remain in closing gender and social disparities in legal identity systems. The paper highlights promising cases of how CRVS systems have been harnessed to advance sustainable development and notes opportunities for further scaling CRVS systems strengthening efforts. It concludes by reflecting on the importance of counting everyone, because everyone counts, and the need for continued efforts to support and expand human capabilities for all.
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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 | 0,075 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».