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Enregistrement W1842793643

A realistic explanation of long run development interventions contexts, adaptations and outcomes of dairy improvement in Kenya.

2015· dissertation· en· W1842793643 sur OpenAlexfundno aff
Obadia Okinda. Miroro

Notice bibliographique

RevueResearchSpace (University of KwaZulu-Natal) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInyuvesi Yakwazulu-NataliNational Research FoundationInternational Development Research Centre
Mots-clésPsychological interventionPsychologyBusinessDevelopment economicsPolitical scienceEnvironmental planningOperations managementEconomicsGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite continued pursuit of development interventions to improve people's livelihoods and reduce poverty, intended and actual outcomes of developments interventions may differ.Some scholars attribute this variation to flawed conceptualisation of development interventions while others view this divergence as evidence that implementation processes are complex and actual outcomes result from adaptations of the interventions by actors.To move beyond the discursive approaches to analysis of development interventions, this thesis addresses the question how do actors adapt them, why and with what outcomes in the long run?Empirically, it looks at how project officers and farmers adapted the National Dairy Development Project (NDDP), a dairy intervention implemented in Kenya between 1980 and 1995, and its long run outcomes.The intervention promoted zero grazing, intensive management of dairy cattle whose implementation by farmers was expected to increase land productivity as a means to address land scarcity, increase milk production and reduce poverty through generation of incomes from milk sales.The methodology of this thesis links mechanisms, contexts, and outcomes, three elements of realist explanation, to understand adaptations and outcomes of development interventions.Through thematic synthesis of in-depth interviews and analysis of project documents, this thesis explains adaptations and long run outcomes of the NDDP.Findings reveal that developers and farmers adapted several components of the intervention.With close reference to context, incentives and continuity pressures, this thesis utilises intervention effectiveness and matching mechanisms to explain how project officers adapted the NDDP.Further, through fit and resistance mechanisms, this thesis explains how farmers adapted zero grazing in the context of inadequate fodder, labour shortage and lack of resources to invest in dairy.In the long run, findings show that the intervention diminished as evident in coexistence of indigenous and modern dairy technologies and non-implementation of any dairy technologies by farmers.Despite adaptations of zero grazing by project officers and farmers, intensification of dairy cattle management has diminished in the context of resource constraints, neoliberal policies and labour shortage.Consequently, the objective to increase land productivity through intensive dairy cattle management, the rationale for initiation of the intervention, remains unresolved.iii Declaration -Plagiarism I, Obadia Okinda Miroro, declare that 1.The research reported in this thesis, except where otherwise indicated, is my original research.2. This thesis has not been submitted for any degree or examination at any other university.3. This thesis does not contain other persons' data, pictures, graphs or other information, unless specifically acknowledged as being sourced from other persons.4.This thesis does not contain other persons' writing, unless specifically acknowledged as being sourced from other researchers.Where other written sources have been quoted, then: a. Their words have been re-written but the general information attributed to them has been referenced

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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