Behind the Scenes at a Climate Change Knowledge Sharing Network: IDS Insights from Phase One of AfricaAdapt
Notice bibliographique
Résumé
Summary Knowledge sharing networks are increasingly recognised as means of mobilising the knowledge and capacities needed to respond to complex and changing realities, such as the challenges posed by climate change. AfricaAdapt is one such network that describes its aim as ‘facilitating the flow of climate change adaptation knowledge for sustainable livelihoods between researchers, policy makers, civil society organisations and communities who are vulnerable to climate variability and change across the [African] continent’. This paper takes a ‘behind the scenes’ look at the AfricaAdapt Network and the partnerships on which it is based and is thus intended to be useful for others seeking to collaboratively develop knowledge sharing networks. We focus on the dynamics of design and implementation of a knowledge sharing network in a distributed partnership, from the perspective of the former lead partner. Rather than looking at the delivery and outcomes of network activities, we explore the way in which the partners sought to develop sustainable relationships and ways of working to underpin the network, areas that are frequently under‐examined, particularly among practitioners. Areas covered include: governance and management, staffing and planning, financial management, partnership dynamics, learning, capacity development, monitoring and evaluation. Although all knowledge sharing networks are different we have tried to identify insights and principles from this specific example that can be adapted and applied in other contexts. We hope that these insights will provide a useful contribution to the broader body of theory and experience around networks and knowledge sharing.
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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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».