The Transformative Power of Knowledge Sharing in Settings of Poverty and Social Inequality
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge sharing is central to reducing inequality and alleviating poverty. However, communities in settings of extreme poverty are often bounded by distinct perspectives and understandings that hinder knowledge sharing. Furthermore, social fault lines may create internal boundaries that impede interaction, further complicating knowledge sharing. Despite these challenges, some knowledge sharing efforts are successful. The purpose of this study is to better understand how knowledge sharing overcomes boundaries in settings of extreme inequality and poverty. Using qualitative data from rural India, we find that boundary work performed by boundary spanners overcomes external and internal boundaries by creating space for action, observation, and reflection in the recipient community. These actions, or syncretizing mechanisms, transform newly introduced knowledge, which then facilitates further boundary work, resulting in community transformation. Under certain circumstances, we see how boundary work and syncretism can lead to significant knowledge and recipient transformation. Thus, we seek to contribute to the literature by more fully exploring the transformative power of knowledge sharing within contexts of extreme poverty, and by explaining the process by which it occurs.
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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 | 0,013 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,031 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».