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Enregistrement W221022234

Libraries and Information Services: Towards the Attainment of the UN Millennium Development Goals

2009· article· en· W221022234 sur OpenAlexaboutno aff
Martha A. Speirs

Notice bibliographique

RevueAfrican Research & Documentation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban and Rural Development Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMillennium Development GoalsDeclarationGeneral partnershipEconomic growthPovertyPolitical scienceExtreme povertyLibrary sciencePublic relationsEconomicsLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Libraries and Information Services: towards the attainment of the UN Millennium Development Goals; edited by Benson Njobvu and Sjoerd Koopman (IFLA PubUcations 134). Munchen: K.G. Saur, 2008. 224 pp. ISBN 9783598220401. EUR 79,95 (EUR 73,50 for IFLA Members), Price for USA, Canada, Mexico: US$ 112.00 (US$ 84.00 for IFLA Members) This compUation of thirteen papers, chosen from those presented at the eighteenth SCECSAL (Standing Conference of East, Central and Southern Africa Library and Information Associations) Conference in Zambia in July of 2008, examines the MUlennium Development Goals (MDGs) that have been targeted by 192 United Nations member states for achievement by 2015. The papers attempt to shed light on how Ubraries and information services can aid in the attainment of these goals. Although it is not clear from the title of the volume, aU of these papers focus on African Ubraries and information providers and most papers suggest solutions for the SCECSAL region of Africa. Since the United Nations endorsed the Millennium Declaration in 2000, Ubraries and information professionals have been trying to determine their place in contributing towards the achievement of the following eight MUlennium Development Goals: 1. Eradicate extreme poverty and hunger. 2. Achieve universal primary education. 3. Promote gender equality and empower women. 4. Reduce child mortality. 5. Improve maternal health. 6. Combat HTV/ Aids, Malaria and other diseases. 7. Ensure environmental stability. 8. Develop a global partnership for development. The challenges and strategies required for attaining these eight goals along with their twenty-one targets are addressed by African LIS professionals in the articles in this volume. It seems clear that libraries and information centres should be involved in providing relevant information to assist in the kind of development efforts required to attain these goals. Why is it that they have not been more successful? The answers to this question along with specific suggestions and solutions for future implementation could help renew efforts towards attaining these goals. The keynote paper by Kaniki presents a good overview of the intention of the conference and its papers. He outlines opportunities for African libraries and information services to contribute to the MDGs and he challenges them to do what they can to help achieve these goals. He suggests that all libraries should begin by providing open access to information about the MDG goals, therefore enabling their users to be aware of and act towards achievement of these goals. Peter Lor's article is a valuable reference work which focuses on the multitude of programs and the alphabet soup of acronyms which label many programs which are essential in the growth of information distribution for the good of society. He sheds light on the challenges and opportunities for LIS professionals to contribute through the various programs of WSIS, UNESCO, IFAP and others. Justin Chisenga's article on e-agricultural initiatives presents four innovative ICT applications, which offer pragmatic solutions for the attainment of the first MDG, the eradication of extreme poverty and hunger. This well-written article emphasises the necessity of sharing experiences which may provide workable solutions to further agricultural successes on a global scale. …

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0160,014
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,022

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,291 · 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'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

Citations0
Publié2009
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