Non-Disease Gendered Effects as a Point of Analysis in Pandemic Response: A Comparative Case Study of COVID-19 Response Measures in Canada and New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
The effects of the COVID-19 Pandemic on women extend beyond the disease itself and into the social and economic lives of many. This dissertation takes the form of a comparative case study and delves into the question of how well the response measures enacted in New Zealand and Canada reflect a thorough consideration of the gendered human security outcomes of the measures. As well, it assesses whether gender stakeholders were involved in the decision-making processes around policy and response. The dissertation analyses documents on the response measures and uses an intersectional approach based on criteria from each country's action plan on the Women, Peace, and Security Agenda. Overall, the results show that while mention of gender was present in the documents, it was not overwhelming and there remained many areas where it could have added significantly to the quality of the measures. Likewise, certain areas of the Women, Peace, and Security Agenda were severely underrepresented. Overarching areas of weakness include a lack of emphasis on prevention and relief and recovery. Specific weaknesses include measures that ignore the underlying gender inequity within the home and labour force, the absence of measures to aid sex workers, and a lack of recognition of the gendered dynamics often present in...
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».