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Enregistrement W2311972866

Community Based Participatory Monitoring and Evaluation: Impacts on Farmer Organization Functioning, Social Capital and Accountability

2014· article· en· W2311972866 sur OpenAlexvenueno aff
Noel Sangole, Susan Kaaria, Njuki Jemimah, Kadewa Lewa, Mariam Mapila

Notice bibliographique

RevueJournal of rural and community development · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityMonitoring and evaluationParticipatory evaluationCitizen journalismSocial capitalBalanced scorecardLiteracyBusinessPublic relationsEnvironmental resource managementSociologyPolitical scienceProcess managementEconomic growthEconomicsPublic administrationPedagogySocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Farmer organizations have taken root in the development agenda and practice in Sub-Saharan Africa. This is because they are recognized as a best-bet approach for achieving inclusive sustainable development. Group performance has, however, been varied - hence different mechanisms for improving group functioning have been developed, such as community driven Participatory Monitoring and Evaluation (PM&E). The effectiveness of community driven Participatory Monitoring and Evaluation in improving group functioning has not been rigorously evaluated. A study was therefore conducted to determine the impact of community driven Participatory Monitoring and Evaluation on group functioning using three Kenyan groups. Using a mixed methods approach, the study finds that farmer groups that integrated community driven Participatory Monitoring and Evaluation had higher indices for group social capital and performance. These groups exhibited greater group cohesion and members had higher satisfaction with group performance. Accountability, a key factor determining group functioning, was found to not differ significantly between groups with and without community driven Participatory Monitoring and Evaluation. Conclusions are that integrating community Participatory Monitoring and Evaluation in groups is essential for improving internal group functioning. However, this should be implemented in combination with other strategies that specifically aim to improve accountability. Without such an approach there is the danger of eroding the benefits of community driven Participatory Monitoring and Evaluation. Strategies to improve accountability must incorporate capacity building of group members' basic numeracy and literacy skills. This will enable the mostly illiterate membership to better understand and enforce accountability and, to better participate. Keywords: Kenya, community monitoring and evaluation, innovation, social capital, mixed methods

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,277 · 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.

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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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