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- No desagregar por sexo todas las variables, por ejemplo la tasa de desempleo.
- No analizar el impacto de género de otros proyectos existentes en la zona.
- Se podría haber consultado y solicitar datos a la Delegación de Igualdad del Municipio, para tener un análisis de la situación actual realizado con personas expertas en perspectiva de género.

# data[].attributes.body
- Realizar la estadística con la misma proporción de hombres y mujeres, así los resultados reflejará la realidad de los dos sexos.
- Correcta selección de los Servicios Sociales Comunitarios del Municipio como fuente de información, pues tendrán los datos de las personas más vulnerables o necesitadas.
- No utiliza lenguaje sexista.
- Veo un acierto analizar el sector económico implantado en la zona, pero le añadiría de que forma puede influir en el sector respecto a las contrataciones por sexo.

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Como aciertos observo como muy buenos los referentes a la entrevista con los Servicios Sociales de la zona y los Servicios de empleo, ya que posiblemente puedan actuar de importantes facilitadores de datos e información sobre el diagnóstico a realizar.

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Como aciertos observo como muy buenos los referentes a la entrevista con los Servicios Sociales de la zona y los Servicios de empleo, ya que posiblemente puedan actuar de importantes facilitadores de datos e información sobre el diagnóstico a realizar.

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LUCÍA RODRÍGUEZ ZBIKOWSKI

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- Para identificar la situación actual de la manera más adecuada, estadísticamente se debería buscar datos desagregados por sexo en cuanto a empleabilidad, formación, ocupación, cuidado de personas dependientes, cuidado de menores a cargo, familias monoparentales, etc.
- Se debería investigar si en la zona existen proyectos ejecutantes similares para, en su caso, hacer una comparativa con los resultados obtenidos y las mejoras posibles.
De la misma manera que se debe ver si los recursos públicos cubren las necesidades detectadas o si es posible un complemento de las acciones.

# data[].attributes.body
-No habían analizado el impacto de género en otros proyectos existentes.
- Analizar (desagregando por sexo) las motivaciones del desempleo y sus consecuencias en la vida de las personas.
-Existen datos que no están desagregados por sexo,como por ejemplo la tasa de desempleo, cualificación de mujeres y hombres, tipo de puestos de trabajo ocupados por hombres y por mujeres, tipos de contratos...

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- Consultar con personas expertas (Servicios sociales de la zona, servicios de empleo)
-Analizar las estadísticas de población desagregadas por sexo.
-Conocer el desajuste entre oferta y demanda y analizar su motivo.

# data[].attributes.body
- En las estadísticas sobre la población, también sería interesante saber la edad y las cargas familiares.
-En las entrevistas con los servicios públicos, sacar datos de género.
-Sacar datos más específicos sobre el sector turístico.
-Conocer la tasa de desempleo por sexo.
-Conocer el tipo de cualificación de las mujeres y hombres.
-Desconocer el sesgo por sexo de los contratos por obra e indifinidos.

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- Estadísticas sobre la población del municipio.
-Conocer el sector empresarial más implantado, para así hacer una formación encaminada a este área.
-Conocer el desajuste entre oferta y demanda para incidir en el proyecto en esta área.
-Conocer la temporalidad de las contrataciones.

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- Profundizar más en las fuentes consultadas, no tenemos las fuentes desagregadas por sexos.

- Investigar sobre otros posibles proyectos que sean similares en la zona.

- Falta profundidad en los criterios de riesgo de exclusión social que afectan a las personas desempleadas.

- No se conoce la formación que tienen los usuarios/as de la zona.

# data[].attributes.body
- Entrevistas con Servicios Sociales y con los Servicios de Empleo (Servicio Público de Empleo y Formación / Servicios Sociales).

- Saber que hay un alto índice de trabajo temporal y de turismo.

- Estadísticas de población de hombres y mujeres.

- Consulta de la tasa de desempleo para ver la necesidad de la implantación del proyecto.

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- La mayoría de los datos obtenidos en la fase no están desagregados, pj, tasa de desempleo, temporalidad,...
- Se puede presumir una falta de sensibilización,  conocimiento y formación en género por parte de la persona que está creando el proyecto, dado que no solicita los datos anteriores segregados por sexo.
-No se hace alusión a anteriores proyectos, por tanto entiendo que no se ha tenido en cuenta que aportan datos muy relevantes, sobre los resultados, que se pueden mejorar. Y por tanto no se tiene presente el impacto de género.
-*Se podía haber tenido contacto con empresas de la zona, otras entidades y asociaciones, ayuntamiento,...
-Hay datos mas sesgados que otros, las entrevistas pueden dar lugar a mayor interpretación que los datos cuantitativos. Por tanto considero que se necesitarían especificar los datos cualitativos, en  datos cuantitativos,  por ejemplo; no sólo  "Mayor tasa de actividad de hombre respecto a la de las mujeres" sino cuanto de más para hacer la comparación segregada por sexo, de lo contrario lleva a interpretación...
"Alta temporalidad de las contrataciones" ¿cuanto de alta, más en mujeres que en hombres, igual?, es interpretable y no está disgregado.
Datos de este tipo, aportan una información poco relevante para un proyecto con perspectiva de género.

# data[].attributes.body
Errores en la fase de planificación:
-La mayoría de las fuentes no están desagregadas por sexo, como: (la implantación del sector turístico de la zona, la tasa de desempleo, la alta temporalidad de las contrataciones y el porcentaje de escasa cualificación).
- Los servicios de empleo, no nos han ofrecido datos desagregados por sexo, sólo han dado datos generales, sin saber ni la edad, ni la etnia, ni el nivel de estudios, ni el nivel socioeconómico...)
- No se ha analizado el impacto de proyectos ya existentes.
- No se ha realizado una selección adecuada de las fuentes consultadas a utilizar.
- Las interpretaciones pueden hacerse de manera sesgada, ya que no se sustentan sobre datos que nos aporten información en cuanto a mujeres y a hombres.

# data[].attributes.body
Aciertos en la fase de planificación:
-  Estadísticas desagregadas por sexo en cuanto a mujeres y hombres.
- Se ha consultado con personas expertas con sensibilidad y formación en igualdad de género, como pueden ser las personas trabajadoras en servicios sociales.

# data[].attributes.body
En cuanto a los errores que podemos destacar en esta fase de Diagnóstico, señalar:
- La situación de partida no está separada por sexo de los participantes.
- La tasa de desempleo no nos dice la diferencia que hay entre hombres y mujeres en cuanto a este hecho y por tanto esa cifra no nos devuelve nada relevante, necesitaríamos saber de esa tasa, cuantos son hombres y cuántas son mujeres para interpretar a que puede deberse y buscar medidas.
- Igual pasa en cuanto al desajuste entre la oferta y la demanda debido a la escasa cualifación tampoco tenemos los datos del nivel de estudios finalizados divididos por sexo del total de la población.
- En cuanto a la mayor tasa de actividad entre los hombres, este dato tampoco nos dice cuál es esa actividad, si es una actividad remunerada, formativa, de prácticas, etc...
- Faltan datos segregados entre hombres y mujeres y datos más descriptivos no tanto % o cifras.

# data[].attributes.body
Cómo aciertos destacables en la fase de Diagnóstico yo señalaría:
- Los recursos con los que se ha contactado para recabar información SS.SS y Servicios de Empleo, así como las estadísticas de la población del municipio.
- Las fuentes consultadas devuelven datos de tipo cualitativo que pueden ser relevantes, como la tasa de desempleo o el tipo de actividad y sector o el desajuste entre la oferta y la demanda, son datos relevantes a la hora de contextualizar nuestro proyecto en el municipio aunque nos hacen falta muchos más.

# data[].attributes.body
Creo que es un acierto contactar con los Servicios Sociales pues ellos pueden conocer parte de la población y aportar.

# data[].attributes.body
No se tiene en cuenta a las personas afectadas. Habla de Servicios Sociales, Estadisticas pero nadie ha entrevistado a las personas del barrio. Ni se han puesto en contacto con asociaciones de la zona que puedan también orientar y ayudar a realizar un buen diagnostico. También echo en falta el contacto con el centro de salud y el ámbito de educación formal.

# data[].attributes.body
- Falta hablar con otras entidades u organizaciones que pueden estar llevando a cabo proyectos de empleo en la zona para establecer alianzas y para ver la necesidad de la realización del proyecto. Se puede dar el caso que la zona esté saturada de proyectos de esta índole y haya que reformular para que sea viable.
- Profundizar más en las fuentes consultadas. No tenemos las fuentes desagregadas por sexos, sabemos el %  de desempleo pero no sabemos los datos por sexo ni por edad, sabemos la temporalidad de las contrataciones pero nos faltan los datos de género y edad.
- Falta profundidad en los criterios de vulnerabilidad que afectan a las personas desempleadas que viven en dicha población.

# data[].attributes.body
-Entrevistas con Servicios Sociales y con los Servicios de Empleo (Servicio de Empleo y Formación, ADLE) para ver la viabilidad del proyecto y con qué recursos públicos contamos, qué aliados tenemos.
- Consulta de datos estadísticos como por ejemplo el sector al que más se dedica la población (turismo).
- Consulta del tipo de contrato y tasa de desempleo para ver la necesidad de la implantación del proyecto.

# data[].attributes.body
-Algunas cifras aparecen desagregadas por sexo
- Se consulta a fuentes expertas (aunque no en género).

# data[].attributes.body
-Los datos de población no se recogen de manera específica desagregados por sexo, edad, y otras variables identitarias que inciden en la desigualdad de género.
-La tasa de desempleo tampoco esta desagretada por sexo y edad.
- Se habla del sector turístico como sector de empleabilidad, pero no se especifica que tipo de empleabilidad concreta es, que tipo de funciones.
-Habla de una mayor tasa de empleabilidad en hombres, pero no dice cuanto, ni analiza porque se da esta mayor tasa de empleabilidad.
- Se habla de temporalidad en la contratación , no se especifica a quien afecta más, como y porque.
-El diágnostico necesita una mayor profundización para contar con un enfoque de género real.

# data[].attributes.body
-Obtener datos de la població,n por sexos
-Consultar datos de desempleo y empleo en el municipio
-Cunsultar a S. Sociales para conocer la situación de vulnerabilidad de la población

# data[].attributes.body
-No consultar tasas de desempleo por sexos
-No observo información relevante  extraída de S. Sociales
-la tasa de desempleo no está diefernciada por sexos
-No se sabe q qué se trefiere "mayor tasa de actividad en hombres", esta actividad es remunerada? o qué tipo de actividad?
-No especifica qué desajuste hay entre empleo y demanda.
-No sabemos qué cualificación tiene la población, por sexos, qué acceso tiene a ella, cuáles son las razones de no acceder y tampoco lo que se requiere en las ofertas de empleo
Desconocemos a qué se debe concretamente la alta temporalidad de los empleos

# data[].attributes.body
·       No haber cruzado la población del municipio por género con otra variable (origen, renta…).
·       No haberse informado sobre las mujeres que no pueden trabajar, pero que tampoco acceden a Servicios Sociales.
·       No haberse informado sobre las dificultades específicas de género (cargas domésticas, discriminación).
·       No haber contactado con Agentes de Igualdad municipales.
·       No haber consultado las diferencias de género entre las oportunidades laborales surgidas a raíz del turismo.
·       No haber cruzado la tasa de actividad del municipio por género con otra variable (edad, estudios…).
·       No haber consultado las diferencias de género en las condiciones de contratación (temporalidad, salarios, tipo de trabajo, adaptación a personas con minusvalía…).
·       No haber distinguido entre mujeres y hombres en el nivel de formación y sus causas.

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·       Haber distinguido entre mujeres y hombres en la información sobre la población municipal.
·       Haber contactado con personas expertas sobre la situación social de la mujer en el municipio.
·       Haber consultado con los servicios de empleo la experiencia recibida en proyectos anteriores.
·       Haber explorado sectores estratégicos para el proyecto.

# data[].attributes.headline
- En la tasa de desempleo no hay indicadores desagregados por sexo.

# data[].attributes.subject
- En la tasa de desempleo no hay indicadores desagregados por sexo.

# data[].attributes.body
-No hay indicadores cualitativos
- No se sabe si hay un análisis del impacto de género en la tasa de desempleo.
- No existen perfiles de los usuarios respecto a el tipo de formación que tienen
- No se indica si hay asesoramiento de personas expertas en gestión de proyectos .

Hebe Casarotto

# data[].attributes.body
- Datos en servicios sociales. Recoger información
- Datos de empleabilidad de la zona.
- Datos cuantitativos. Tasa de desempleo.
- Desagregarcion de género en los datos de actividad hombres respecto a mujeres.
- Datos de tipo de contrato.
Tener encuesta el sector turístico

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- Datos de desempleo no desagregados por sexo.

- No consultar fuentes disgregadas por sexo.
- No se han buscado recursos o profesionales especializados,

- No se han tenido en cuenta en impacto de género de otros proyectos

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- Utilización de lenguaje inclusivo.

- Datos obtenidos de Servicios Sociales.

- Presencia de datos cuantitativos.

- Tener en cuenta el sector del turismo

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La información debería ser más completa en cuanto a género, no sólo una estadística poblacional (por ejemplo el uso/acceso a los Servicios Sociales o de empleo).
Desconocemos si existe una persona experta en género en Servicios Sociales pero sería necesaria su participación.
Deberían haber tenido en cuenta a los representantes de los sectores con más peso laboral en la zona para conocer mejor el problema (por qué razón no se adecúan los perfiles demandantes y ofertantes).
No han consultado ningún tipo de proyecto anterior, por lo que hay muchas más posibilidades de error.
Se habla de desajuste por escasa cualificación pero en ningún momento se consulta el perfil de los usuarios ni tampoco los recursos formativos existentes  su eficacia.

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Se ha tenido en cuenta la población según género, así como a los Servicios Sociales y de empleo. Las fuentes consultadas son las apropiadas para hacer un buen diagnóstico de la situación. En cuanto a empleo, se conoce el sector más notable así como el tipo de contratos que suelen llevarse a cabo.

Las fuentes utilizadas son fiables,  lo que ayuda a reducir los errores.

# data[].attributes.headline
En mi opinión se debería haber completado más la información con asociaciones, servicios de formación, consultar con expertos en impacto de género y contrastar con otros proyectos. También hubiese sido interesante haber recogido información cualitativa a través de la motivación  hacia el empleo para hacer un estudio más completo. Considero que la información recogida debería de haber estado más segregada por hombre y mujer (tasa de población  y temporalidad).Soraya Batista González.

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En mi opinión se debería haber completado más la información con asociaciones, servicios de formación, consultar con expertos en impacto de género y contrastar con otros proyectos. También hubiese sido interesante haber recogido información cualitativa a través de la motivación  hacia el empleo para hacer un estudio más completo. Considero que la información recogida debería de haber estado más segregada por hombre y mujer (tasa de población  y temporalidad).Soraya Batista González.

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Contactar con los Servicios Sociales Comunitarios y servicios de empleos, para recoger información cuantitativa. Las estadísticas  de población están divididas por género. Identificación del sector más fuerte donde se puede dar más empleabilidad.Soraya Batista González.

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Contactar con los Servicios Sociales Comunitarios y servicios de empleos, para recoger información cuantitativa. Las estadísticas  de población están divididas por género. Identificación del sector más fuerte donde se puede dar más empleabilidad.Soraya Batista González.

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- Se ha usado un lenguaje inclusivo.
- La información recabada parece obtenida a través de fuentes fiables y no hay una interpretación sesgada de los datos.
- Muy interesante recoger datos de los Servicios Sociales.
- Presencia de datos cuantitativos.

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- No consultar fuentes disgregadas por sexo.
- La mayoria de datos no estan diferenciados por sexo. Seria muy importante para hacer una adecuada planificación y una valoración del impacto que ha tenido el proyecto tambien disgregada por género.
- No se han consultado a recursos o profesionales especialziados, así como a entidades o recursos que trabajen especificamente con mujeres.
- No se han tenido en cuenta en impacto de género de otros proyectos.

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Errores:
-Los datos de desempleo no estan desagregados por sexo.
-No sabemos tampoco si la baja cualificación es de las mujeres o de los hombres.
-No hemos consultado a la oficina de igualdad de la zona, para que nos pueda facilitar datos más específicos.

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Aciertos:
- Entrevista con los Servicios de empleo de la zona.
-Entrevista con servicios sociales.
-Estadisticas de población de hombres y mujeres.
-Saber que hay un alto indice de trabajo temporal.
-Saber que hay un fuerte impacto del turismo.

# data[].attributes.body
Errores:
- No se ha tenido en cuenta en el diagnóstico a profesionales de género.
- No hay información sobre las necesidades de la población destinataria.
- Hubiese sido de interés haber incorporado en el el diagnóstico a otros agentes sociales de la zona: asociaciones, entidades...

# data[].attributes.body
Aciertos:
- Datos segregados por sexo.
- Entrevista con Serv. Sociales necesarias y oportunas.
- Tener en cuenta el sector turismo.

# data[].attributes.headline
Creo que sería necesario un diagnóstico más profundo de la situación.

# data[].attributes.subject
Creo que sería necesario un diagnóstico más profundo de la situación.

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Pese a que se ha detectado que el sector turístico es el más representado, creo que sería importante conocer el porcentaje de oferta y demanda de cada sector.
Sería de utilidad conocer los datos desagregados en la tasa de actividad, en la temporalidad de contrataciones y la cualificación de los demandantes de empleo
Sería importante conocer la causa de la escasa cualificación de los demandantes de empleo, para ello sería interesante reunirse también con diferentes recursos formativos para conocer la oferta formativa de la localidad.
También considero que sería importante que los datos recolectados incluyesen un análisis por edad.

Sonia Aguirre Grima

# data[].attributes.headline
La realización de entrevistas con los servicios de empleo.

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La realización de entrevistas con los servicios de empleo.

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Haber tenido en cuenta la influencia de variables sociales al realizar también entrevistas con los servicios sociales de la zona.
Buena detección de un problema clave para la alta tasa de desempleo (escasa cualificación) y del sector laboral más representado en esa población (turístico)
La obtención de datos desgaregados en la tasa de desempleo

Sonia Aguirre Grima

# data[].attributes.headline
El mayor error que veo es no consultar a la población objeto su motivación para la busqueda de empleo, indagar sobre la formación que tienen las personas atendidas y reuniones con las empresas de la zona. 

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El mayor error que veo es no consultar a la población objeto su motivación para la busqueda de empleo, indagar sobre la formación que tienen las personas atendidas y reuniones con las empresas de la zona. 

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Paola Tarané Saavedra Villca

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Consultar estadisticas sobre la población del municipio.
Entrevistas con los servicios sociales de la zona y los servicios de empleo de la zona.
Consultar la tasa de desempleo, la temporalidad de las contrataciones, la mayor tasa de actividad del hombres respecto a mujeres y el desajuste entre la oferta y la demanda

Paola Tarané Saavedra Villca

# data[].attributes.headline
CRUZ REFOJOS pese a ser la hostelería el sector con mas demanda en la zona, intentaría formar o asesorar a los jóvenes que viven allí, hacia servicios dentro de la hostelería, que no se centren solo en la época estival. Por ejemplo: servicio de lavanderías de autoservicio, servicio de traslados al aeropuerto, cafeterías con servicio de bibioteca o de book points, rutas guiadas por la zona, rutas de senderismo, experiencias rurales que puedan ofrecer plantar huerto, ordeñar vacas… En conclusión unos servicios relacionadas con el sector turístico pero que después puedan seguirse explotando después de la época estival. Por ejemplo con campamentos, visitas de población vecina y no solo el turismo  temporal estival. No  especifica el % a la hora de hablar de desempleo y de tasa de actividad, que porcentaje de hombres y cual porcentaje de mujeres.Me parece un error cuando se habla de temporalidad, no especificar los meses en los que se producen los momentos de más empleo y los de más paro. Saberlo, hará que nos acerquemos mejor a una buena planificación y búsqueda de actividades alternativas. Desde la fase de diagnostico sería interesante saber cuál son los temas y ámbitos en los que se necesita formar a las personas para mejorar su cualificación. 

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CRUZ REFOJOS pese a ser la hostelería el sector con mas demanda en la zona, intentaría formar o asesorar a los jóvenes que viven allí, hacia servicios dentro de la hostelería, que no se centren solo en la época estival. Por ejemplo: servicio de lavanderías de autoservicio, servicio de traslados al aeropuerto, cafeterías con servicio de bibioteca o de book points, rutas guiadas por la zona, rutas de senderismo, experiencias rurales que puedan ofrecer plantar huerto, ordeñar vacas… En conclusión unos servicios relacionadas con el sector turístico pero que después puedan seguirse explotando después de la época estival. Por ejemplo con campamentos, visitas de población vecina y no solo el turismo  temporal estival. No  especifica el % a la hora de hablar de desempleo y de tasa de actividad, que porcentaje de hombres y cual porcentaje de mujeres.Me parece un error cuando se habla de temporalidad, no especificar los meses en los que se producen los momentos de más empleo y los de más paro. Saberlo, hará que nos acerquemos mejor a una buena planificación y búsqueda de actividades alternativas. Desde la fase de diagnostico sería interesante saber cuál son los temas y ámbitos en los que se necesita formar a las personas para mejorar su cualificación. 

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El análisis de la población realizada por sexos.
Entrevistas con los agentes sociales  .
Identificar que sector es el que puede dar más empleos.
saber que tasa de desempleo tenemos.

# data[].attributes.headline
Entrevistas con los servicios de empleo.

# data[].attributes.subject
Entrevistas con los servicios de empleo.

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Considero que tal y como está planteado el primer punto del diagnóstico, no se entiende bien si el resultado ha sido población similar de hombres y mujeres, o si se las estadísticas se han elegido en función de que fuera el mismo número de hombres y mujeres.

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Considero que tal y como está planteado el primer punto del diagnóstico, no se entiende bien si el resultado ha sido población similar de hombres y mujeres, o si se las estadísticas se han elegido en función de que fuera el mismo número de hombres y mujeres.

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Entrevistas con los servicios de empleo de la zona

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Entrevistas con los servicios de empleo de la zona

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reunirse con servicios públicos especializados

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En el análisis de empleo solo hace referencia a la tasa de actividad desagregada por sexo , el resto de datos no desagrega por sexo por lo que no nos da unos datos para hacer un diagnostico fiable por sexo
No se reúnen con empresas de la zona

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No se identifican las necesidades de la población

Tanto las fuentes como otros medios que se han utilizado para realizar el diagnóstico es bastante simple, no contextual.

No realizar entrevistas con los jóvenes de la zona

No se indaga en las razones del desempleo

Tampoco se indaga en la escasa cualificación de lxs jóvenes del municipio.

# data[].attributes.body
Estadísticas sobre la población del municipio por sexo

Entrevistas con diferentes tipos de servicios en la zona: sociales, de empleo, etc.

# data[].attributes.body
- Atención a datos estadísticos desagregados por sexos

En general considero que es un diagnóstico bastante débil

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- En la fase de diagnóstico hubiera sido igualmente importante reunirse con otros agentes clave: asociaciones de mujeres del barrio, asociaciones de personas migrantes, entidades especializadas del Tercer Sector, etc.
- No se ha desarrollado un diagnóstico de las necesidades de los distintos colectivos, desagregado por sexos
- Se debería haber descrito cuáles son los sectores más ocupados por cada sexo (para poder plantear actividades que rompan estas dualidades, por ejemplo)

# data[].attributes.body
- Los datos que se consideran relevantes no tienen en cuenta la diferencia por sexos.
- Del 18% de desempleo non sabemos cual es la proporcion de hombres y cual de mujeres.
- Nos faltan datos sobre la cualificación, cual es el desajuste y como afecta a hombres y mujeres.
- La temporalidad no sabemos como afecta a mujeres y hombres, si es igual o diferente.
- Deberíamos tambien entrevistarnos con los Servicios de Formación.

# data[].attributes.body
-  Recurrir a una estadistica diferenciada por sexo.
- Tener en cuenta distintos servicios.
- Consultar datos sobre actividad diferenciado por género.
- Repasar los datos de empleabilidad teniendo en cuenta: desempleo, temporalidad, ofert y demanda, cualificación,...

# data[].attributes.body
- Entre las fuentes consultas no contar con la población diana.
- Estadísiticas no desgregadas por sexo, edad, nivel socioeconómico, etc.
- Datos no actualizados.

# data[].attributes.body
- Se tiene en cuneta el diferente nivel de actividad respecto hombres y mujeres.
- Contactar con recursos de la zona: servicios sociales y de empleo.
- Detección del sector turístico como un ámbito de posible actuación.
- Detección de los desajuste relacionado con el nivel de formación (posible línea de intervención).

# data[].attributes.body
- No se desgrega del 18% de tasa de desempleo que % es de mujeres y cuál de hombres
- No se analiza en la temporalidad de las contrataciones si afecta en mayor o menor medida a mujeres o hombres
- No se analiza si la alta diferencia en la contratación de hombres frente a mujeres tiene que ver con el desajuste en la formación

# data[].attributes.body
Los recursos utilizados para el diagnóstico están bien desde mi parecer. Las entrevisas con los servicios sociales me parecen muy oportunas ya que son las personas que directamente puedes tener más información sobre la problemática y situación personal y profesional de los habitantes

# data[].attributes.body
-Comparar las estadísticas de la población del municipio con años anteriores para poder estudiar los cambios significativos. Así como con estadísticas de la población a nivel macro.
-Entrevistas con los/as posibles destinatarios/as del proyecto, para conocer sus necesidades sentidas. En colaboración con los servicios sociales/de empleo. Trabajo de calle.
-Conocer los recursos que disponen dicha población en la zona (asociacionismo, formación ofertada, tejido empresarial,...).
-Recalificar la necesidad real de dicho proyecto en relación a si el 18% de la población se califica como una alta tasa de paro.

# data[].attributes.body
-Tienen en cuenta la información recogida por los/las profesionales de la zona que tienen contacto dinero con las/os posibles usuarios del proyecto.
-Ciertos datos (los estadísticos) están disgregados por sexos.

# data[].attributes.body
El dato desagregado aportando misma proporción de hombres que de mujeres. Creo que lo que hay que analizar es el dato sobre el número total de población para conocer porcentaje de hombres y porcentaje de mujeres que residen en municipio pero no en la misma proporción, sino, tendríamos una interpretación sesgada en los resultados.
Sobre las fuentes consultadas:
Es un error recoger datos sin estar desagregados por sexo como:
La tasa de desempleo del 18%
La alta temporalidad de contrataciones (¿a quién afecta más, a hombres o a mujeres? lo podemos deducir del dato de la tasa de actividad pero no tenemos el preciso).
Desajuste entre demanda y oferta sin facilitar datos desagregados por sexo de las cualificaciones bajas a las que se refiere.
No menciona si en la elaboración del diagnóstico contaron con expertos en igualdad ni tampoco si partieron de otros proyectos ya existentes para analizar el impacto.

# data[].attributes.body
Entrevistas con servicios sociales y recursos de empleo de la zona.
De las fuentes consultadas, creo que son acertados dos datos:
Fuerte implantación del sector turístico en la zona y el dato desagregado por género de la mayor tasa de actividad de los hombres sobre las mujeres.
Creo que estos datos son escasos para la completa elaboración del diagnóstico.

# data[].attributes.body
Los recursos utilizamos para recabar información están bien, pero son escasos.

# data[].attributes.body
No se ha contado con la valoración de expertos en género.
No se miraron otros proyectos similares, solo los datos actuales.
Se utilizaron pocas fuentes para recabar información.
La tasa de desempleo no muestra el género, y se deberían tener en cuenta otras características de la población (edad, contexto, ocupación,...).
No se ha determinado el sexo en la alta temporalidad de contrataciones, ni en que actividades tiene mayor tasa el hombre respeto de las mujeres.

# data[].attributes.body
ENTREVISTAS CON SERVICIOS SOCIALES Y SERVICIOS DE EMPLEO.
ESCLARECE QUE EL DESAJUSTE OFERTA - DEMANDA SE PRODUCE POR ESCASA CUALIFICACIÓN.

# data[].attributes.body
UTILIZA ESTADÍSTICAS DEL MUNICIPIO POR PROPORCIONES HOMBRE - MUJER. CONSIDERO QUE DEBERÍA UTILIZARSE OTRO VALOR: RANGO DE EDAD, NIVEL ACADÉMICO, SECTOR OCUPACINAL.  DE MODO QUE EL DIAGNÓSTICO NOS OFREZCA LA TASA DE EMPLEABILIDAD ENTRE HOMBRES Y MUJERES EN EL MISMO RANGO DE EDAD, CON EL MISMO NIVEL ACADÉMICO O SECTOR DE ACTIVIDAD ECONÓMICA.
HABLA DE UN 18% DE DESEMPLEO SIN DESAGREGAR POR SEXO.

# data[].attributes.body
Las fuentes información recurridas para el diagnóstico del problema son las acertadas:
- datos estadísticos segregados por sexos respecto a la tasa de desempleo de la población
- entrevistas con los diferentes agentes sociales de la zona...

# data[].attributes.body
-información por sexos de la población
-Consultar a SSSS por el tema de conocer qué situaciones desfavorecidas existen
-Consultar tasas de desempleo

# data[].attributes.body
Creo que es un acierto contactar con Servicios Sociales pues ellos en muchas ocasiones conocen a las personas y pueden ofrecer una visión también sobre su realidad.

# data[].attributes.body
-Se consultan algunas fuentes desagregados por sexos, las estadísticas sobre la población.
-Las fuentes consultadas proporcionan información relevante al proyecto, no obstante...*
-Algunos datos son cuantitativos, libres de interpretaciones.
-El lenguaje utilizado parece correcto.