Development Informatics Research and the Challenges in Representing the Voice of Developing Country Researchers: A South African View
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous or local researchers from developing countries have not made a leading contribution to development informatics (DI) or information and communication technologies for development (ICT4D) research. This is noteworthy since these researchers should be in a prominent position to contribute to the discourse, where context knowledge is regarded as vital. Furthermore, a dependence on foreign scholarly direction can create a gap between research and reality in a way that affects the success of ICT programmes in African countries. Extant literature highlights this problem, but most studies stop short of considering the causes and proposing how to amplify the voice of developing country researchers. This paper documents the ICT4D/DI research discourse that took place during four seminal academic events in South Africa during the period 2012 to 2015. Those discussions are presented and analysed here to contribute to the wider discourse on ICT research and practice in developing countries, with the aim of enhancing the research contribution of developing countries. An interpretivist, involved researcher analysis of the workshop reports is conducted to gain an improved understanding of the South African ICT4D/DI researcher's challenges to proportional participation. While this study takes a South African perspective, many of the findings could apply to researchers in other developing countries.
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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 | 0,024 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,029 |
| Communication savante | 0,018 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».