Research, policy engagement and practice
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines efforts to bridge multi-disciplinary research, policy engagement and practice to improve the lives of children living in poverty in a sample of developing countries. The paper is based on the experiences of Young Lives and draws on insights from Ethiopia, India, Peru, and Vietnam. It pays particular attention to the work of the Young Lives team in Ethiopia to make children’s issues central to the Ethiopian Poverty Reduction Strategy Paper process. The paper first discusses the importance of examining and understanding the policy environment in order to increase the possibility of having a pro-child influence on policy. It then considers how Young Lives in Ethiopia has set out the key factors to ensure successful research-based advocacy. The authors stress the importance of: credible research quality, understanding of the socio-political context in which research is embedded, identifying and networking with state and civil society actors, and ensuring advocacy messages are framed in a context-appropriate way. They also present lessons learned on the timing of policy engagement; the politics of bridging research and policy; and the value of long-term partnerships between NGOs and researchers. The paper concludes by reflecting on the strengths and weaknesses of the poverty reduction strategy in Ethiopia, and outlines some general lessons for translating research into social policy change.
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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 | 0,227 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,097 |
| Communication savante | 0,049 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».