The impact of agricultural extension programs on women’s empowerment in agriculture and food systems in the global south: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review examines the best agricultural extension methods in the context of women’s empowerment, centering improvements in agency, achievements, and resources. Agricultural extension programs use projects and trainings to improve a community’s agriculture system by disseminating information through individual or group trainings, focus groups, on-farm demonstrations, or through the transfer of technologies. Many extension programs work in rural, impoverished communities. Unfortunately, extension practitioners often overlook women’s roles, failing to consider how the program may affect them, despite women being the primary farm laborers [2]. In this thesis research, I analyzed studies published since 2000 with the coding assistance of other students and my advisor. The studies included in this systematic review include at least one dimension of women’s empowerment (or disempowerment). In this review, I investigated the extension practices with highest retention rates, adaptability, and consideration for cultural and social realities to understand how agricultural extension empowers women. Most studies in this review involved communities in Sub-Saharan Africa and Southeast Asia and provided training on the several different types of agriculture topics: irrigation, climate change resilience, inputs and fertilizer, plant breeding, and more. Using online databases like SCOPUS and Agricola, I gathered 62,517 papers and narrowed them down to the 90 final papers analyzed in this systematic review, through an extensive series of reviewing and coding. Using Naila Kabeer’s multidimensional empowerment research [7] as a theoretical framework, I found that most studies that measured women’s empowerment had indicated some level of empowerment while some did have unintended consequences provoking disempowerment while others showed empowerment in unintended areas. In this systematic review, I offer insight to understand women’s roles in agricultural communities and the significant socio-economic implications that may occur as a result from empowerment agendas in extension.
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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 | 0,016 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».