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WHRDs are self-identified women and lesbian, bisexual, transgender, queer and intersex (LBTQI) people and others who defend rights and are subject to gender-specific risks and threats due to their human rights work and/or as a direct consequence of their gender identity or sexual orientation.
WHRDs are subject to systematic violence and discrimination due to their identities and unyielding struggles for rights, equality and justice.
The WHRD Program collaborates with international and regional partners as well as the AWID membership to raise awareness about these risks and threats, advocate for feminist and holistic measures of protection and safety, and actively promote a culture of self-care and collective well being in our movements.
WHRDs are exposed to the same types of risks that all other defenders who defend human rights, communities, and the environment face. However, they are also exposed to gender-based violence and gender-specific risks because they challenge existing gender norms within their communities and societies.
We work collaboratively with international and regional networks and our membership
We aim to contribute to a safer world for WHRDs, their families and communities. We believe that action for rights and justice should not put WHRDs at risk; it should be appreciated and celebrated.
Promoting collaboration and coordination among human rights and women’s rights organizations at the international level to strengthen responses concerning safety and wellbeing of WHRDs.
Supporting regional networks of WHRDs and their organizations, such as the Mesoamerican Initiative for WHRDs and the WHRD Middle East and North Africa Coalition, in promoting and strengthening collective action for protection - emphasizing the establishment of solidarity and protection networks, the promotion of self-care, and advocacy and mobilization for the safety of WHRDs;
Increasing the visibility and recognition of WHRDs and their struggles, as well as the risks that they encounter by documenting the attacks that they face, and researching, producing, and disseminating information on their struggles, strategies, and challenges:
Mobilizing urgent responses of international solidarity for WHRDs at risk through our international and regional networks, and our active membership.

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Ces défenseuses ont fait campagne pour les droits fonciers et ont lutté pour les droits des femmes et des peuples autochtones. Elles se sont opposées aux industries extractives, ont écrit de la poésie et se sont battues pour que l'amour prévale. L'une d'entre elles nous a quitté il y a dix-neuf ans. Nous vous invitons à vous joindre à nous pour rendre hommage à ces défenseuses, à leur travail et à 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






Nous Sommes la Solution est un mouvement de femmes rurales pour la souveraineté alimentaire en Afrique de l'Ouest. Fondée à l'origine comme une campagne contre l'agriculture hyper-industrialisée, Nous Sommes la Solution est devenue un mouvement de plus de 500 associations de femmes rurales du Burkina Faso, du Sénégal, du Ghana, de la Gambie, de la Guinée Bissau, du Mali et de la Guinée.
Ensemble, ce mouvement dirigé par des femmes construit et renforce la souveraineté alimentaire et semencière en Afrique de l'Ouest. Elles nourrissent les communautés, renforcent les économies locales, amplifient les connaissances des agricultrices et atténuent les effets dévastateurs du changement climatique grâce aux pratiques de l'agroécologie. Elles organisent également des ateliers, des forums et des émissions de radio communautaires pour partager leurs messages, leurs connaissances traditionnelles et leurs pratiques agroécologiques dans les communautés rurales.
En collaboration avec des universités et des centres de recherche publics, Nous Sommes la Solution travaille à la restauration des variétés indigènes traditionnelles de riz (un aliment de base en Afrique de l'Ouest) et à la promotion d'économies alimentaires locales basées sur des principes agroécologiques pour influencer l'élaboration des politiques nationales, tout en soutenant les femmes dans la création d'associations agricoles et leur accès à la propriété et à la gestion collectives des terres agricoles.
No, we appreciate your work but are not asking for responses from individuals at this time.
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.
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Guadalupe was an environmental activist involved in the fight against crime in Cherán, Mexico.
Guadalupe helped to overthrow the local government in April 2011 and participated in local security patrols including those in municipal forests. She was among the Indigenous leaders of Cherán, who called on people to defend their forests against illegal and merciless logging. Her work for seniors, children, and workers made her an icon in her community.
She was killed in Chilchota, Mexico about 30 kilometers north of her hometown of Cherá.
La encuesta está disponible en KOBO, una plataforma de fuente abierta para recopilar, gestionar y visualizar datos. Para participar, simplemente haz clic en el enlace a la encuesta aquí. Sigue las instrucciones para responder la encuesta.
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.
“Los saberes y prácticas indígenas siempre han apoyado la soberanía alimentaria, y ese saber está en manos de las mujeres […] El ecofeminismo para mí es el respeto por todo lo que tenemos a nuestro alrededor” -
A Winnie la han descripto como una «militante agitadora» que luchó contra el régimen del apartheid en Sudáfrica.
Fue encarcelada numerosas veces y en varias ocasiones fue encerrada en celdas de aislamiento. Ma’Winnie, como la recuerdan afectuosamente, era conocida por hablar abiertamente sobre los desafíos que las mujeres negras enfrentaron durante y después del apartheid, habiendo sido ella misma sometida a esas brutalidades como madre, esposa y activista durante la lucha. Fue más allá del concepto erróneo que sostiene que el liderazgo está basado en el género, la clase o la raza. A pesar de haber sido una figura controvertida, es recordada por muchxs por su nombre en xhosa, «Nomzamo», que significa «la que soporta las pruebas».
Ma’Winnie sigue siendo una inspiración para muchxs, especialmente las jóvenes sudafricanas.
Su muerte incentivó un creciente movimiento bajo el lema: «Ella no murió, se multiplicó».
Oui, elle est accessible aux personnes ayant une diversité de capacités d’audition, de mouvement, de vision et cognitives.
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)