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Enregistrement W2885984346 · doi:10.1007/s10668-018-0231-y

Understanding the current state of collaboration in the production and dissemination of adaptation knowledge in Namibia

2018· article· en· W2885984346 sur OpenAlexfundno aff
Chidiebere Ofoegbu, Mark New, Admire Nyamwanza, Dian Spear

Notice bibliographique

RevueEnvironment Development and Sustainability · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquedemographic modeling and climate adaptation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentDepartment for International Development, UK GovernmentInternational Development Research Centre
Mots-clésAdaptation (eye)Context (archaeology)Knowledge managementStakeholderDisseminationLocal adaptationBusinessPublic relationsPolitical scienceGeographySociologyPsychologyComputer sciencePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptation to climate change is challenging in terms of managing knowledge flow among diverse actors. This paper examines the roles of key actors in Namibia in the production and dissemination of climate adaptation knowledge. The intention was to identify opportunities for enhancing collaboration among actors to facilitate knowledge flow and uptake in adaptation action. The Omusati Region was used as a case study in understanding the chain of interactions among actors from local/district to the national level vis-à-vis the production and dissemination of adaptation knowledge in Namibia. The researchers conducted key informant interviews with representatives of key organizations in the Namibian adaptation network operating in the Omusati Region. The selection of the organizations of interviewed respondents was based on a previous climate change adaptation stakeholder and influence network mapping exercise in the region. Results indicate that adaptation knowledge generation by organizations happens mainly in the context of other developmental services. Furthermore, most organizations generate their adaptation knowledge internally through their directorates of research and also through cooperation with other organizations. However, there is little or no collaboration between organizations with respect to dissemination of adaptation knowledge to intended targets. The study, therefore, recommends a more concerted effort towards improving collaboration between organizations, and with local communities in the dissemination of adaptation knowledge as a way of enhancing knowledge uptake. This will have practical implications for the improvement in the rate of knowledge uptake in adaptation actions, particularly at the local level. In this regard, the use of workshop and field day meetings show the best prospect for improving collaboration between organizations in knowledge dissemination.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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