Cultivating partnerships between CSOs and CGIAR centres: the case of a LI-BIRD Bioversity International International Partnership for in situ agricultural biodiversity conservation on farm in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectiveThe CSO-NARS-CGIAR partnership linked LI-BIRD (Local Initiatives for Biodiversity, Research and Development) and Bioversity International in a global project with the aim of conserving agricultural biodiversity on-farm and improving the livelihoods of farming communities.The objective of the partnership was to combine Bioversity Internationals global expertise and knowledge with LI-BIRDs local knowledge and experience. Roles of the partnersLI-BIRD facilitates collaboration between the local farming communities and other project partners thus ensuring that local perspectives and knowledge are incorporated in conservation and development policies and programmes.It facilitates understanding of traditional practices and social dynamics in local farming communities.Bioversity International provides global expertise and facilitates cross-country sharing of project experiences.It contributes to enhancing the capacities of national partners and assists in synthesizing research findings to produce knowledge products and make them available for wider use.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,001 |
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 ».