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Enregistrement W2058926397 · doi:10.1080/10599240902751062

Collaboration on Contentious Issues: Research Partnerships for Gender Equity in Nicaragua's Fair Trade Coffee Cooperatives

2009· article· en· W2058926397 sur OpenAlexaff
Lori Hanson, Vincent Terstappen

Notice bibliographique

RevueJournal of Agromedicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipEmpowermentParticipatory action researchEquity (law)Public relationsCitizen journalismCommunity-based participatory researchPolitical scienceEconomic growthBusinessEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the use of collaborative and partnership approaches in health and agricultural research has flourished. Such approaches are frequently adopted to ensure more successful research uptake and to contribute to community empowerment through participatory research practices. At the same time that interest in research partnerships has been growing, publications on methods, models, and guidelines for building these partnerships have proliferated. However, partnership development is not necessarily as straightforward or linear a process as such literature makes it appear, particularly when the research involves divisive or contentious issues. This paper explores prevailing views on research partnerships, and also questions the applicability of partnership models using an emerging research program around gender equity and health in Fair Trade coffee cooperatives in Nicaragua as an example. Moreover, the paper introduces some of the complicated issues facing the authors as they attempt to develop and expand partnerships in this research area. The paper culminates with a series of strategies that the authors plan to use that offer alternative ways of thinking about building research partnerships concerning controversial or complex issues in the field of community health and development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,359
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,089 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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