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Enregistrement W6976272643 · doi:10.60692/yr5v6-ykt63

Public Lives, Private Water: Female Ready-Made Garment Factory Workers in Peri-Urban Bangladesh

2021· article· en· W6976272643 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)ClothingGovernment (linguistics)Factory (object-oriented programming)EmpowermentPoliticsAgrarian societyPrivate sector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In Dhaka city and its fringe peri-urban sprawls water for domestic use is an increasingly contested commodity. The location of our research, Gazipur district, bordering the growing city of Dhaka, is the heartland of Bangladesh's Ready Made Garments (RMG) industry, which has spread unplanned in former wetlands and agrarian belts. However, unlike Dhaka, the almost fully industrialized peri-urban areas bordering the city, like many other such areas globally, function in an institutional vacuum. There are no formal institutional arrangements for water supply or sanitation. In the absence of regulations for mining groundwater for industrial use and weakly enforced norms for effluent discharge, the expansion of the RMG industry and other industries has had a disproportionate environmental impact. In this complex and challenging context, we apply a political economy lens to draw attention to the paradoxical situation of the increasingly "public" lives of poor Bangladeshi women working in large numbers in the RMG industry in situations of increasingly "private" and appropriated water sources in this institutionally liminal peri-urban space. Our findings show that poorly paid work for women in Bangladesh's RMG industry does not translate to women's empowerment because, among others, a persisting masculinity and the lack of reliable, appropriate and affordable WASH services make women's domestic water work responsibilities obligatory and onerous.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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