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Enregistrement W7062125310

Speaking for themselves: The importance of enabling Ugandan women to share their story through photography and community dialogue

2023· other· en· W7062125310 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueVTechWorks (Virginia Tech) · 2023
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoiceAgriculturePopulationFace (sociological concept)Independence (probability theory)Work (physics)Focus groupQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Agriculture is the backbone of the country,” is a commonly heard phrase in Uganda. With agriculture making up nearly a quarter of Uganda’s GDP, and nearly 70 percent of the country’s population working in this sector, this is true. However, the muscle operating said backbone is exercised daily by Ugandan women. Not only do significantly more women work in the agriculture sector than men in Uganda, but women’s contribution is also typically under-estimated and under-appreciated. Usually charged with child-rearing, home-keeping, cooking, and a host of other responsibilities, women often take charge of the farm and garden in smallholder farming families. In addition to these unbalanced and gendered responsibilities, women do not often retain financial control over the money earned from their labor and suffer from physical and emotional abuse from their male counterparts. There is increasing awareness of, and efforts to end, the vast disparities women face within this sector, namely the United Nations’ Sustainable Development Goal No. 5, Gender Equality. This lecture will focus on the independence and self-identity women agriculturalists have as farmers, and how that identity, coupled with their responsibilities to their families, make them a unique and strong powerhouse for agricultural development and social change. Through photovoice methodology, groups of women living in two different communities in Uganda allowed a researcher to conduct a study aimed at delving into their lives as women agriculture producers, and specifically the changes they face in agriculture due to their gender. A surprising phenomenon occurred within this study, wherein all participants decided to take self-portraits of themselves as part of their photovoice. The study resulted in themes that supported these harsh realities, including technical challenges, patriarchal society, physical fatigue, and varied agriculture practices, but also, through their self-portraits, gave evidence of self-identity and independence as “women farmers.” The personal identity and independence felt by these women provide evidence of the responsibility felt towards their family, children, and duties as a farmer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0340,017
Communication savante0,0130,020
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0060,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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