Building effective partnerships: the role of trust in the Virus Resistant Cassava for Africa project
Notice bibliographique
Résumé
Virus Resistant Cassava for Africa (VIRCA) is an agricultural biotechnology public-private partnership (PPP) comprising the Donald Danforth Plant Sciences Center (DDPSC), National Agricultural Research Organization (NARO) of Uganda and Kenya Agricultural Research Institute (KARI). The project seeks to develop virus-resistant cassava for farmers in Kenya and Uganda. Yet, there is much public skepticism about the use of genetically modified (GM) crops and private sector involvement in Africa. This case study sought to understand the role of trust in the VIRCA partnership. We conducted semi-structured, face-to-face interviews to obtain stakeholders’ views on the challenges to, and practices for, building trust in the VIRCA partnership. Interviewee responses, together with relevant documents and articles, were analyzed to generate descriptions of how trust is operationalized in this evolving agbiotech PPP. Data were analyzed based on recurring and emergent themes from the interviewee responses. Various factors undermine and build trust in agbiotech PPPs. Individual and institutional enthusiasm and detailed collaborative agreements stipulating partner roles and responsibilities are likely to enhance trust among partners. On the other hand, negative perceptions propagated by international partners about the capacities of African institutions and scientists, coupled with slow regulatory processes in Africa, are likely to be impediments to trust building. Based on the findings of this study, we have derived four key lessons. First, differences in the capacity of the partner institutions and individuals should be respected. Second, technical and infrastructural capacity support for regulatory processes in Africa must be built. Third, detailed agreements and open and transparent partner practices during project implementation are necessary to dispel perceptions of inequality among partners. Fourth, institutional and individual commitment to succeed is important in initiation of the project. These lessons can be used by other agbiotech PPPs as a guide for building trust among partners and with the community.
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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 | 0,036 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».