Promoting E-Governance Through Capacity Development for the Global Environment
Notice bibliographique
Résumé
Solving the world’s great crises and taking advantage of the world’s greatest opportunities requires innovation and capacity. E-governance uses Information & Communication Technologies (ICT) to broaden participation and make problem solving more effective. Environmental issues represent some of the world’s greatest crises and most significant opportunities. The United Nations Environment Programme (UNEP) is a global leader in tackling such issues. UNEP’s Global Environmental Outlook (GEO) relies on contributions from many experts from all regions of the world. Because capacity development is critical to UNEP’s ability to fulfill its mandate, UNEP collaborated with the International Institute for Sustainable Development (IISD) to commission more than 50 experts to develop training resources for integrated environmental assessment and reporting at the sub-global level. These resources were adapted to an eLearning format, significantly broadening their utility and reach. All materials are organized onto the Moodle Learning Management System and use a facilitated interaction model. The eLearning curriculum and approach has been peer reviewed and pilot tested. This research has further developed a blended learning, Train-the-Multipliers program to train facilitators. This eLearning implementation has clearly demonstrated potential and is advancing e-governance at global, regional, national and sub-national levels in the area of environmental assessment and reporting. Although UNEP’s position as a strong proponent of global environmental governance is unique, the detailed approach described for the eLearning programme is generic and therefore, would be a useful model for others who wish to develop eLearning curricula.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,004 |
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 ».