Managing collaborative research: insights from a multi-consortium programme on climate adaptation across Africa and South Asia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Collaborative research requires synergy among diverse partners, overall direction, and flexibility at multiple levels. There is a need to learn from practical experience in fostering cooperation towards research outcomes, coordinating geographically dispersed teams, and bridging distinct incentives and ways of working. This article reflects on the experience of the Collaborative Adaptation Research Initiative in Africa and Asia (CARIAA), a multi-consortium programme which sought to build resilience to regional climate change. Participants valued the consortium as a network that provided connections with distinct sources of expertise, as a means to gain experience and skills beyond the remit of their home organisation. Consortia were seen as an avenue for reaching scale both in terms of working across regions, as well as in terms of moving research into practice. CARIAA began with programme-level guidance on climate hotspots and collaboration, alongside consortium-level visions on research agenda and design. Consortia created and implemented work plans defining each organisation’s role and responsibilities and coordinated activities across numerous partners, dispersed locations, and diverse cultural settings. Nested committees provided coherence and autonomy at the programme, consortium, and activity-level. Each level had some discretion in how to deploy funding, creating multiple collaborative spaces that served to further interconnect participants. The experience of CARIAA affirms documented strategies for collaborative research, including project vision, partner compatibility, skilled managers, and multi-level planning. Collaborative research also needs an ability to revise membership and structures as needed in response to changing involvement of partners over time.
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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 | 0,090 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,021 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| 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 ».