MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2124650170

Building community capacities in evaluating rural IT projects: Success strategies from the LEARNERS Project

2005· article· en· W2124650170 sur OpenAlexfundno aff
June Lennie, Greg Hearn, Lynette Simpson, Megan Kimber

Notice bibliographique

RevueQUT ePrints (Queensland University of Technology) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCalifornia State University, Dominguez HillsZayed UniversityUniversidade Federal do ParanáCape Peninsula University of TechnologyUniversity of the AegeanUniversity of Cape TownUniversidad Complutense de MadridUniversity of HaifaJyväskylän YliopistoUniversiti Putra MalaysiaBar-Ilan UniversityUniversity of PretoriaRadboud UniversiteitUniversity of CanberraInyuvesi Yakwazulu-NataliUniversity of WollongongEdith Cowan UniversityBen-Gurion University of the NegevUniversity at AlbanyUniversity of MelbourneUniversity College CorkMonash UniversityRMIT UniversityConcordia UniversityAuckland University of Technology, New ZealandMiddlesex UniversityUniversität zu KölnWashington State University
Mots-clésEmpowermentParticipatory action researchCapacity buildingCitizen journalismAction researchBusinessRural communityKnowledge managementSustainable communitySustainable developmentPublic relationsSociologyPolitical sciencePedagogyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the current emphasis on the benefits of communication and information technologies (C&IT) for sustainable rural community development, effective evaluations of C&IT initiatives are increasingly important. This paper presents outcomes of a project that aimed to build capacities of people in two Australian rural communities to evaluate C&IT initiatives. The project’s participatory action research and participatory evaluation methods were effective in increasing skills and knowledge, and facilitating various forms of empowerment. However, some limitations and disempowering effects and barriers to participation were identified. Based on our critical reflections, we present strategies for successful community capacity building projects and sustainable C&IT initiatives in rural areas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations15
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQUT ePrints (Queensland University of Technology)Même sujetInnovative Approaches in Technology and Social DevelopmentTravaux en français237 207