Local Knowledge on Development The Missing Link in the Research-Policy Nexus of Sustainable Development
Notice bibliographique
Résumé
A sense of urgency has developed to increase efforts towards the realization of the 2030 Agenda. Latest assessments recommend an urgent change of course in the implementation of the Agenda, should the pledge of ‘Leaving No One Behind’ be realized. In addition to others, challenges associated with the evaluation function of the Agenda are threatening its successful implementation. Technical challenges and political sensitivities impede the practicality of the evaluation function, thereby off-tracking progress. The lack of enough human and material resources at national and international levels, underdeveloped data systems of developing countries, the lack of non-DAC aid data; and measurability issues of some of the goals and targets are the technical challenges associated with the evaluation function of the Agenda. Furthermore, weak political-will at national levels towards Sustainable Development is another hurdle for the evaluation function of the Agenda. This commentary explores these challenges. It reveals that the existing evaluation mechanisms are not responsive and are inadequate to render the 2030 Agenda inclusive and transformational. To overcome this, the commentary proposes the “Global Enterprise of Local-Knowledge on Development,” a collaborative evaluation model for incorporating local knowledge to transform comprehensions and operationalizations of development. For appropriately assessing developmental interventions, the model proposes mandating local educational institutions to continuously engage at grassroots levels to synthesize local reviews on developmental interventions and channel them upwards to national and global levels. The model is characterized by establishing horizontal and bottom-up vertical flows of knowledge in order to evaluate and assess developmental interventions.
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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 | 0,034 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,052 |
| Communication savante | 0,018 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».