The Effect of Inter-Organisational Collaboration Networks on Climate Knowledge Flows and Communication to Pastoralists in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
In Kenya, pastoralists have utilized natural grasslands using practices that often result in overgrazing, low productivity and low income. Such practices have caused environmental problems, which could be exacerbated by climate change. Although knowledge on practices that increase pastoralists’ capacity to adapt to climate and environmental challenges is currently available, the adoption rate remains poor. Hence, there is growing interest in understanding how cross-scale inter-organizational collaboration process either facilitates or hinders climate knowledge communications to and uptake by pastoralists. This study used network analysis to identify how inter-organizational collaborations in knowledge production and dissemination shape knowledge flow and communication to pastoralists in Kenya. A knowledge mapping workshop, key informant interviews and questionnaire surveys were used to identify the key organizations involved in the generation, brokering, and dissemination of adaptation knowledge to pastoralists. Two networks of configurations were explored: (i) relations of collaboration in knowledge production and (ii) relations of collaboration in knowledge dissemination. Measure of clustering coefficient, density, core-periphery location, and degree centrality were used to analyze the network structure and cohesion, and its influence on knowledge flow and adoption. Findings revealed a strong integration across the network with research institutes, NGOs (Non-governmental organizations), and CBOs (Community based organizations) identified as among the central actors, based on their degree centrality. Further, we observed a higher density of ties among actors in the knowledge production network than the dissemination network. The lower density of the dissemination network indicates there are not that many activities by key organizations aimed at ensuring that knowledge reaches the users, compared to activities related to knowledge generation. This also results in poor feedback processes from local pastoralists to knowledge generators and brokers. Knowledge transfer and uptake could therefore be enhanced by improving dissemination activities and feedback mechanisms in the dissemination network as a means of capturing pastoralist perspectives on the relevance, reliability, and usability of knowledge for action. Reflection and revision can be used to improve knowledge so that it is more in sync with a pastoralist context.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».