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Enregistrement W1593121866

Assessing innovations in international research and development practice

2010· preprint· en· W1593121866 sur OpenAlexfundno aff
Laxmi Prasad Pant

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMaastricht Economic and Social Research Institute on Innovation and Technology, United Nations UniversityInternational Development Research Centre
Mots-clésSocial impact assessmentStakeholderImpact assessmentPsychological interventionNatural resourcePovertyKnowledge managementBusinessPolitical scienceEconomic growthPublic relationsPsychologyEconomicsComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,283
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,356
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2830,356
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0270,021
Études des sciences et des technologies0,0040,026
Communication savante0,0230,020
Science ouverte0,0030,027
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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