Training and Capacity Building: An Essential Strategy for Development at an International Research Center
Notice bibliographique
Résumé
In order to be meaningful, agricultural research has to provide solutions to problems, especially in the international agricultural research system which is designed to contribute to enhanced food production and improved rural livelihoods in the lesser-developed world. Training and human resource development, whether at the technical support or research scientists/managerial level, is fundamental to an effective agricultural research and technology transfer system. By comparison with the developed world, the national agricultural research systems (NARS) in developing countries are weak, often with ineffective extension programs, as typified by the West Asia-North Africa (WANA) region, which is served by the International Center for Agricultural Research in the Dry Areas (ICARDA). Despite the potential benefits of enhancing human skills, training and human resource development activities are often under-valued and under-funded in international research centers that serve developing countries. By highlighting training at ICARDA and its mandate countries, we sought to give renewed focus on this important component of the mission of the Consultative Group on Agricultural Research (CGIAR). In this article, we considered ICARDA’s philosophy and concepts on training, collaborating institutions, educational materials, categories of training, development of training courses, significant outcomes of training, shifting paradigms, and future directions. ICARDA’s innovative collaborative approach is a model to be emulated not only by the Centers but by other international institutions involved in agricultural and rural development in the developing countries. At this crucial time of restructuring of the CGIAR, renewed emphasis on training has never been more urgent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».