Notice bibliographique
Résumé
The poorer countries of Africa, especially the most disadvantaged communities are often unable to benefit from the advances in information and communica1tion technologies (ICTs) although several African countries are rapidly mastering these technologies. The reasons include isolation, lack of means, insufficient infrastructure and cultural factors. This is particularly the case in the remote rural areas of Africa where the majority of the people are living. On the other hand they have particularly critical needs for support for development information, education and training, employment opportunities and public services in general as well as community action to improve the situation. African rural economies which depend on agriculture, fishing and small scale industry and business activities, need to be diversified so as to preserve their indigenous character, attract new business and have access to external markets, to decision makers and to information providers. Reports on the pilot projects to establish Multipurpose Community Telecentres (MCTs) in selected African countries by Unesco in collaboration with the International Development Research Centre (IDRC), Canada, the World Bank, UNDP and other agencies. The infrastructure, budget, methodology and strategy adopted to ensure self-sustainability, and other features of the projects including start-up operations and training of personnel are discussed. The lessons learnt from the projects are presented.
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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 | 0,012 | 0,019 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».