Some perspectives on understanding the adoption and implementation of ICT interventions in developing countries
Notice bibliographique
Résumé
Research in the multi-disciplinary domain of ICT and Development indicates there is potential for information and communication technologies (ICT) to contribute to a nation’s socio-economic, socio-technical and socio-cultural development. With this in mind, developing countries have been rushing to implement ambitious ICT projects in rural areas through the direct/indirect supervision of institutions such as the World Bank, the United Nations (UN) and other donor/local agencies. These interventions aim to provide positive developmental impacts on people’s lives at an individual, group or community level. Interestingly, the main focus of the interventions has been on the implementation of ICT projects themselves, rather than on understanding their impacts at the recipient or community level; and such lack of understanding has led to many failures of ICT projects as reported. This paper highlights some important perspectives on research into ICT and Development while understanding the intentions behind the adoption and implementation of ICT interventions in developing countries. We propose a framework to encourage further investigation into ICT-led development projects which explicitly acknowledges the perspectives of: (i) the funding bodies, (ii) the organisations responsible for undertaking the intervention, and (iii) the to-be-affected community/ies, both dynamically and in context.
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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 | 0,073 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,022 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| 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 ».