Gender-Responsive Budgeting through the CBMS Lens
Notice bibliographique
Résumé
This paper results from a series of international workshops that brought together CBMS and GRB practitioners to discuss how the community-based monitoring system (CBMS) can be used to facilitate gender-responsive budgeting (GRB) at the local level. To provide conceptual background to the discussion, the paper highlights two points where CBMS and GRB initiatives converge and complement each other. On the one hand, it points out that both serve as guideposts for government targeting and prioritizing of the poor and other vulnerable sectors of society. On the other hand, both are also centrally concerned with policymaking. CBMS was seen from the start as a tool to inform evidence-based policymaking while GRB emerged out of the realization that unless gender policies and plans have adequate accompanying budgets, they are not worth the paper they are written on. It also notes that the standard CBMS data already provide valuable input for GRBs (e.g., sexdisaggregated analysis of the situation of local people in terms of aspects such as education and economic activity and situation analysis of accessibility of services such as sanitation, nutrition and health). However, the potential of the existing instrument to support LLGRB work can be further enhanced.
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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 | 0,025 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 ».