
Evelinda Ramirez Reyes

Over the past few years, a troubling new trend at the international human rights level is being observed, where discourses on ‘protecting the family’ are being employed to defend violations committed against family members, to bolster and justify impunity, and to restrict equal rights within and to family life.
The campaign to "Protect the Family" is driven by ultra-conservative efforts to impose "traditional" and patriarchal interpretations of the family, and to move rights out of the hands of family members and into the institution of ‘the family’.
Since 2014, a group of states have been operating as a bloc in human rights spaces under the name “Group of Friends of the Family”, and resolutions on “Protection of the Family” have been successfully passed every year since 2014.
This agenda has spread beyond the Human Rights Council. We have seen regressive language on “the family” being introduced at the Commission on the Status of Women, and attempts made to introduce it in negotiations on the Sustainable Development Goals.
AWID works with partners and allies to jointly resist “Protection of the Family” and other regressive agendas, and to uphold the universality of human rights.
In response to the increased influence of regressive actors in human rights spaces, AWID joined allies to form the Observatory on the Universality of Rights (OURs). OURs is a collaborative project that monitors, analyzes, and shares information on anti-rights initiatives like “Protection of the Family”.
Rights at Risk, the first OURs report, charts a map of the actors making up the global anti-rights lobby, identifies their key discourses and strategies, and the effect they are having on our human rights.
The report outlines “Protection of the Family” as an agenda that has fostered collaboration across a broad range of regressive actors at the UN. It describes it as: “a strategic framework that houses “multiple patriarchal and anti-rights positions, where the framework, in turn, aims to justify and institutionalize these positions.”
There are many reasons why your response to the WITM survey matters. The survey offers the opportunity to share your lived experience of mobilizing funding to support your organizing; claim your power as an expert on how money moves and who it reaches; and contribute to collective and consistent advocacy to funders moving more and better funding. Over the last two decades, AWID’s WITM research has proven to be a key resource for activists and funders. We wholeheartedly invite you to join us in its third iteration to highlight the actual state of resourcing, challenge false solutions, and point out how funding must change for movements to thrive and meet the complex challenges of our times.
Jacqueline was a pioneering Malian/Burkinabe feminist, nationalist and educator.
She taught English in Senegal, before being recruited in 1961 as an English teacher at the Lycée Philippe Zinda Kaboré in Ouagadougou, Burkina Faso. Through her activism, she was involved in the popular uprising of January 3, 1966. Between 1961 and 1966, Jacqueline was also responsible for the trade union press, Voices of the Teachers. She was appointed as the head of the Normal Course for Young Girls (now known as Nelson Mandela High School) until 1974, and dedicated herself to girls’ education and advancing women’s rights.
In 1984 she was awarded the Paul G. Hoffmann Award for outstanding work in national and international development.
Cette année, notre hommage en ligne met à l’honneur 7 défenseuses des droits humains originaires de différents pays d'Asie du Sud et du Sud-Est. Ces défenseuses ont grandement contribué aux progrès accomplis dans le domaine des droits des peuples autochtones, des droits des femmes et du droit à l'éducation. Ces défenseuses étaient des avocates, des activistes des droits des femmes, des universitaires ou des responsables politiques. Nous vous invitons à vous joindre à nous pour commémorer la vie de ces femmes, leur travail et l’héritage qu’elles nous ont laissé. Faites circuler ces mèmes auprès de vos collègues et amis ainsi que dans vos réseaux et twittez en utilisant les hashtags #WHRDTribute et #16Jours.
S'il vous plaît cliquez sur chaque image ci-dessous pour voir une version plus grande et pour télécharger comme un fichier
No. Valoramos muchísimo su trabajo, pero no estamos buscando respuestas de fondos de mujeres/feministas por el momento. Alentamos a compartir la encuesta con sus socios beneficiarios y con sus redes feministas.
Lara fue una muy conocida y querida DJ de radio en la FM Motsweding, en Sudáfrica.
Fue una de las primeras conductoras abiertamente transgénero en una estación de radio comercial. Trabajó mucho para echar luz sobre los temas LGTBI.
El activismo de Lara comenzó a temprana edad, cuando defendía vivamente su derecho a vestirse y comportarse de una forma que le resultara cómoda y lo hacía frente a integrantes de su comunidad que todavía no entendían qué significaba ser transgénero.
Avant d’aborder la méthodologie de recherche WITM, il est important que vous connaissiez les données de base et que vous sachiez à quoi vous attendre.
En ce qui concerne la méthodologie de recherche WITM de l’AWID, nous recommandons d’étudier toute la boîte à outils.
Bien que cette boîte à outils ait été conçue pour démocratiser la recherche WITM, il existe des contraintes en termes de capacités liées à l’expérience de votre organisation dans le domaine des ressources et de la recherche qui pourraient influencer son aptitude à utiliser cette méthodologie.
Utilisez la Fiche de travail « Êtes-vous prêts-tes ? » pour évaluer votre niveau de préparation à mener votre propre recherche WITM. Plus vos réponses aux questions de cette fiche de travail seront nombreuses, plus vous serez capable d’entreprendre votre recherche.
Avant de commencer toute recherche, nous vous recommandons de procéder à l’évaluation des liens que votre organisation a établis avec votre communauté et de la confiance qu’elle inspire.
Dans de nombreux contextes, les organisations pourraient hésiter à partager ouvertement leurs données financières avec d’autres pour des raisons diverses allant des inquiétudes que suscite la façon dont les données seront utilisées, à la crainte de la concurrence pour le financement en passant par les préoccupations au sujet des restrictions gouvernementales croissantes imposées aux organisations de la société civile.
Lorsque vous établirez des relations et que vous mènerez des recherches informelles pendant la période précédant le lancement de votre initiative, la clarté des objectifs fixés contribuera à instaurer la confiance. La transparence permettra aux personnes qui participent à la recherche de comprendre pourquoi vous recueillez des données et en quoi cela profitera à l’ensemble de la communauté.
Nous vous recommandons vivement de faire en sorte que les données soient recueillies de manière confidentielle et partagées anonymement. Cela permettra aux personnes qui participent à votre recherche de partager plus facilement avec vous des informations sensibles.
Nous vous invitons à consulter notre Fiche de travail « Êtes-vous prêts-tes ? » pour mesurer vos propres progrès.
Oui, l’enquête est accessible depuis les téléphones intelligents.
Maria a consacré la majeure partie de sa vie à l’intégration d’une perspective féministe et de la parité hommes-femmes dans les activités institutionnelles et organisationnelles, ainsi qu’au renforcement des capacités.
Enfant, Maria s'intéressait beaucoup à l'art, à la communication, à la nature, à la littérature et à la justice, en particulier pour les femmes et les groupes marginalisés.
Elle a milité en faveur droits sexuels et reproductifs et était membre du Conseil national pour une éducation intégrale à la sexualité. Celleux qui l’aimaient se souviennent d’elle comme d’une « combattante passionnée et infatigable », résolument engagée en faveur des droits des femmes et des enfants
Cette section vous guidera pour vous permettre d’obtenir des résultats de recherche représentatifs et fiables.
Dans cette section :
- Recueillez vos données
1. Avant le lancement
2. Lancement
3. Pendant le lancement- Préparez vos données en vue de l’analyse
1. Nettoyez vos données
2. Codifiez les réponses aux questions ouvertes
3. Supprimez les données inutiles
4. Assurez la sécurité- Créez votre rapport de synthèse
- Analysez vos données
1. Programmes statistiques
2. Éléments d’analyse suggérés
Si vous prévoyez de recueillir des données issues des demandes soumises aux institutions d’octroi de subventions, ce moment est opportun pour communiquer avec elles.
Lorsque vous recueillez ces données, réfléchissez aux types de demandes de subventions que vous souhaitez examiner. Votre cadre de recherche vous orientera sur cette question.
De plus, il n’est peut-être pas nécessaire de revoir chaque demande soumise à l’organisation. Il sera plus utile et efficace de ne passer en revue que les demandes admissibles (qu’elles aient ou non été financées).
Par ailleurs, vous pouvez aussi demander aux institutions d’octroi de subventions de partager leurs données avec vous.
Voir un modèle de lettre à envoyer aux institutions d’octroi de subventions
Votre sondage est terminée et vous avez une mine de renseignements ! Vous devez maintenant faire en sorte que vos données soient les plus exactes possibles.
Selon la taille de votre échantillon et la quantité de sondages remplis, cette étape peut être longue. Ce processus sera accéléré et gagnera en précision si vous disposez d’une bonne réserve de personnel qui a le souci du détail.
Vous aurez peut-être recueilli, en plus de vos sondages, des données issues des demandes soumises aux institutions d’octroi de subventions. Utilisez les mêmes étapes pour traiter ces données. Ne vous découragez pas si vous ne pouvez comparer les deux ensembles de données ! Les bailleurs de fonds recueillent des renseignements différents de ceux que vous aurez obtenus de vos sondages. Dans le rapport final et les produits de votre recherche, vous pouvez analyser et présenter les ensembles de données de manière distincte (données issues des sondages et des institutions d’octroi de subventions).
Il existe deux types de questions ouvertes qui exigent une codification.
Questions appelant des réponses ouvertes
Pour ces questions, vous devrez codifier les réponses afin de cerner les tendances.
Vous aurez à affronter les difficultés suivantes :
Si vous avez recours à plus d’une personne pour examiner et codifier, vous devrez vous assurer que la codification est systématique. Voilà pourquoi nous recommandons de limiter les questions ouvertes et d’être le plus précis possible si vous posez ce type de questions.
Par exemple, si vous posez cette question ouverte : « Quelles difficultés spécifiques avez-vous rencontrées cette année en matière de levée de fonds ? ».
Les réponses pourraient être : « le manque de ressources humaines » ou « pas assez de personnel ». Ces réponses peuvent être regroupées et codifiées sous une même catégories « manque de personnel ». Ceci vous permettra d’obtenir le nombre de personnes qui ont répondu de manière semblable.
Questions appelant des réponses fermées
Si vous avez proposé aux personnes répondantes de préciser leurs réponses, vous devrez procéder au « surcodage » de ces réponses.
Pour certaines questions du sondage, vous aurez peut-être proposé l’option « autre ». Lorsque cette option est offerte, on l’accompagne fréquemment d’une zone de texte où les personnes peuvent préciser leurs réponses.
Différentes méthodes de « surcodage » :
Analysez la fréquence des résultats
Pour chaque question quantitative, vous pouvez décider de retirer les 5 % ou les 1 % les plus élevés et les moins élevés afin d’éviter que des données aberrantes* ne biaisent vos résultats. Vous pouvez aussi traiter l’effet de biais en employant une moyenne médiane plutôt qu’une moyenne arithmétique. Pour calculer la médiane, il faut d’abord ordonner les données (les trier dans l’ordre ascendant). La médiane est le nombre qui se situe au point milieu. Cependant, il faut garder à l’esprit qu’il est possible que vous estimiez que les données aberrantes soient utiles. Elles vous donneront une idée de la gamme et de la diversité des personnes participant au sondage et vous choisirez peut-être de réaliser une étude de cas qui porte sur ces données aberrantes.
* Une donnée aberrante est un point de données qui est beaucoup plus grand ou beaucoup plus petit que la majorité des points de données. Par exemple, imaginons que vous viviez dans un quartier de classe moyenne avec pour voisin un millionnaire. Vous décidez de connaître l’échelle de revenu chez les familles de classe moyenne de votre quartier. Pour ce faire, vous devez retirer le revenu du millionnaire de votre ensemble de données, puisqu’il s’agit d’une donnée aberrante. Sinon, la moyenne du revenu de classe moyenne semblera beaucoup plus élevée qu’elle ne l’est en réalité.
Retirez tout le sondage concernant les répondant-e-s qui ne correspondent pas à votre population cible. Habituellement, vous les reconnaîtrez par le nom de l’organisation ou encore par leurs réponses aux questions qualitatives.
Pour assurer la confidentialité de l’information partagée par les répondant-e-s, vous pouvez à cette étape remplacer les noms des organisations par une nouvelle série de numéros d’identité et sauvegarder la codification, conservant les noms et les numéros d’identification dans un dossier distinct.
En collaboration avec votre équipe, déterminez la manière de stocker et de protéger le dossier de codification et les données.
Par exemple, les données seront-elles stockées dans un ordinateur ou un serveur protégé par mot de passe, auquel seule l’équipe de recherche aurait accès ?
Un rapport de synthèse dresse la liste de toutes les questions posées lors du sondage ainsi que les réponses obtenues en pourcentages inscrits sous chaque question. Ce document présente les résultats collectifs de toutes les réponses individuelles.
Conseils :
- Il est important d’être systématique : on doit appliquer les mêmes règles à chaque donnée aberrante lorsque l’on détermine si elle devrait demeurer ou être retirée de l’ensemble des données.
- Pour toutes les réponses ouvertes (« autre ») qui sont « surcodées », assurez-vous que la codification est en adéquation. Désignez une personne afin qu’elle vérifie la cohérence et la fiabilité des codes de façon aléatoire et qu’elle révise les codes si nécessaire.
- Si possible, tentez de toujours travailler en équipe de deux personnes afin que quelqu’un puisse vérifier le travail.
Maintenant que vos données sont nettoyées et triées, que veulent dire toutes ces informations ? Voici la partie la plus stimulante, où vous commencez à analyser pour dégager les tendances.
Est-ce qu’il existe des types de bailleurs de fonds particulièrement importants (gouvernement par rapport aux sociétés privées) ? Est-ce qu’il y a des régions qui reçoivent plus de financements ? Vos données révéleront des renseignements fort intéressants.
Échantillons plus petits (moins de 150 réponses) : peuvent être analysés en interne à l’aide d’une feuille de calcul Excel.
Échantillons plus grands (plus de 150 réponses) : peuvent être analysés en interne à l’aide d’Excel, si votre analyse se résume à compter l’ensemble des réponses, des moyennes ou d’autres analyses simples.
Si vous prévoyez des analyses plus poussées, comme des analyses à variables multiples, nous recommandons alors d’avoir recours à un logiciel statistique comme - SPSS, Stata, R (gratuit)
REMARQUE: SPSS et Stata sont dispendieux alors que R est gratuit.
Ces trois types de logiciels exigent des connaissances de la part du personnel et il n’est pas facile de les maîtriser rapidement.
Essayez de trouver des stagiaires ou du personnel temporaire, provenant notamment des universités locales. De nombreux étudiant-e-s doivent apprendre l’analyse statistique au cours de leurs programmes et ils-elles pourraient avoir un accès gratuit aux logiciels SPSS ou Stata par l’intermédiaire de l’université. Ces étudiant-e-s sauront probablement utiliser le logiciel R, qui peut être téléchargé et utilisé gratuitement.
• 2 - 3 mois
• 1 personne (ou plus) chargée de la recherche
• Traducteur(s)-trice(s), si vous voulez traduire votre sondage
• 1 personne (ou plus) pour diffuser le sondage auprès des populations choisies
• 1 personne (ou plus) chargée de l'analyse des données
• Liste d’organisations, de donateurs et d’activistes agissant à titre consultatif
• Un prix de récompense pour encourager les gens à répondre à votre sondage (optionnel)
• Une marque de reconnaissance pour vos conseillers-ères (optionnel)
• Survey Monkey
• Survey Gizmo (en anglais)
• Exemple : Enquête mondiale WITM
• Exemple de lettre aux bailleurs de fonds demandant accès aux bases de données
• Tutoriel : Simple introduction au nettoyage des données (en anglais)
• Outils de visualisation (en anglais)
L'Argentine a une longue histoire d’autogestion et de coopérativisme, avec des lieux de travail dirigés par et pour les travailleur·euses.
En 2001, le pays a connu l'une des pires crises économiques de son histoire.
En réponse à la récession et comme forme de résistance et de résilience, les travailleur·euses de tout le pays ont commencé à occuper leurs lieux de travail.
La Coopérative Textile Nadia Echazú a été la première coopérative créée par et pour les personnes trans et travesti en quête d'autonomie économique et de conditions de vie dignes.
Elle offre des opportunités d'emploi, l’accès à la sécurité sociale, des revenus durables et des droits économiques aux communautés qu'elle sert.