An Intersectionality-Based Policy Analysis (IBPA) of Post-Pandemic Recovery Policies: Experiences of Women Informal Food Vendors in Kisumu City, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The informal food sector in Kisumu City, largely run by women informal food vendors, plays a crucial role in the urban food system. However, these female-led businesses faced disproportionate risks stemming from COVID-19-related policies, exacerbating gendered vulnerabilities. This paper explores the gender gaps of post-pandemic recovery strategies and their implications for resilience, recovery, and sustainability of women-led informal food businesses. Methods: This cross-sectional study was guided by the Intersectionality-Based Policy Analysis (IBPA) framework. In collaboration with the Pamoja Community-Based Organization, we employed qualitative methods grounded in community-based participatory approaches. Data were collected through key informant interviews (n = 20), depth interviews (n = 20), focus group discussions (n = 40), and a review of policy documents (n = 2). Data was analyzed guided by the eight principles of the IBPA framework alongside Braun and Clarke’s six-phased thematic analysis approach. Results: Findings indicated that power dynamics in the formulation of post-pandemic policies and top-down implementation approaches excluded women informal food vendors from meaningfully participating in policy processes. For example, female vendors were excluded from the recovery priorities as the strategies adopted had limited to no targeted gender-responsive interventions. As such, women informal food vendors faced several challenges during recovery, including limited government support, barriers to accessing credit facilities, heightened household and unpaid care work, gender-based violence, sexual exploitation, and insecurity. The female vendors employed both individual agency and collective action to facilitate recovery. Discussion: Gender-responsive COVID-19 policies were critical to addressing the disproportionate impact of the pandemic on women-led informal food businesses. Moving forward, a comprehensive understanding of existing sociocultural inequalities is crucial for designing post-pandemic strategies that are gender-inclusive and promote equitable recovery. Such an approach would enhance women informal food vendors’ resilience to emergencies and their contribution to urban household food security and livelihood.
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 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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».