Poverty Alleviation through Empowerment with a Focus on Partnership: A Case Study of Iran
Notice bibliographique
Résumé
Empowerment in the area of poverty alleviation, beyond being a partnership for improvement or progress of the performance, means accountability for the prioritized needs. As to empowerment, the approaches are mostly confined to motivational level or organizational and institutional reform. Based on this general approach, Iran has also drawn up many empowerment programs and implemented them through Imam Khomeini Relief Foundation (IKRF), the main supporting organization of the country. Pursuing the empowerment projects on the basis of this limited approach has been the source of instability for such projects. Evaluating the empowerment projects of Iran focused on poverty alleviation, developed and embedded in the broad programs of the IKRF, the study aims to identify the components of a pattern of empowerment for poverty alleviation through a social approach. Finally the proposed strategies are formulated based on three centers of active participation of the poor, strengthening inter-organizational relationships and defining an advisory role for supporting organizations to decision-making bodies. The methodology was descriptive-analytical and the data collected through direct observation and interviews with experts and academic elites and collecting questionnaires. Delphi Questionnaire was filled by the sample population in two categories of managers and experts of the IKRF and the clients. The Snowball technique was applied for identifying the size of the sample. The research questions were responded through SWOT analysis.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».