Assessing innovations in international research and development practice
Notice bibliographique
Résumé
Enhancing impacts of international development interventions has become a central issue of the twenty-first century.Conventional monitoring and evaluation (M&E) tools either focus on efficiency (output-to-input relationships) or strive to demonstrate a logical progression from specific actors and factors of an intervention to development impacts (inputs => activities => outputs => outcomes => impacts).However, in complex adaptive systems there is neither such a linear results chain nor can impacts be unambiguously attributed to an actor or a factor.Therefore, alternative ways of doing M&E focus on outcomes -the changes in behaviour and social relations -rather than on impacts, such as poverty reduction, environmental protection and social inclusion.Innovation systems thinking, particularly in renewable natural resource, agriculture and rural development, informs that the dominant paradigm of impact assessment should be complemented by social innovation assessment, providing research and development actors with critical learning lessons.This paper integrates two distant bodies of literature -the literature on impact assessment of research and development interventions, and the literature on social psychology of assessing learning and innovations.Based on case studies of a series of projects implemented in India and Nepal under DFID's 11-year Renewable Natural Resources Research Strategy (RNRRS) programme between 1995 and 2006, a social innovation assessment tool was developed and implemented.The tool includes questions about critical incidents and modes of stakeholder interactions to be ranked on a four-point scale depending on how often the statements apply to the respondents' work environments.The social innovation assessment provides critical learning lessons for social innovation generation and overall performance improvement in collaborative research and development interventions at the organisational, network and system levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».