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Enregistrement W2118084737 · doi:10.5897/ingoj.9000064

In the rugged journey of bettering lives abroad: does the driver matter?

2010· article· en· W2118084737 sur OpenAlexaboutno aff
Cynthia Arku, Frank S. Arku

Notice bibliographique

RevueInternational NGO Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Society, and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoverty reductionPovertyWork (physics)Humanitarian aidMainstreamingPolitical scienceEconomic growthPublic relationsEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article highlights difficulties that humanitarian organizations encounter juggling the expectations of their own organization and the donor community. Drawing on World Vision Canada’s (an NGO) case, we found that aligning their work to local priorities of beneficiaries, collaborating locally and gender mainstreaming are still wishes. Soliciting and reporting on funds within single project-based logical models is challenging. Also, a growing move towards General Budget Support (GBS) to increase national governments’ control over aid threatens their religious agenda. For effective aid uses, this article encourages developing Poverty Reduction Strategies (PRSs) to guide development efforts and slowly adopting GBS while utilizing program-based funding approaches, actors’ comparative advantage and gender sensitive staff.   Key words: International aid effectiveness, humanitarian organizations, World Vision Canada, NGOs, poverty reduction.

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)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,022
Communication savante0,0150,011
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2010
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