Scholar/practitioner research in international development volunteering: benefits, challenges and future opportunities
Notice bibliographique
Résumé
International development volunteering (IDV) is the practice of sending skilled international volunteers to exchange knowledge and skills with community-based organisations and individuals in a partner country. IDV is a popular form of development assistance in many countries. As the popularity of these programmes grows, so too does the need for – and interest in – better understanding of their impacts and dynamics. Scholar/practitioner research collaborations provide opportunities for improved knowledge development in this field of study. To better understand the dynamics of these collaborations, researchers collected survey data from 22 scholars and practitioners involved in IDV research, as well as notes from a workshop with 40 stakeholders from the IDV community. Thematic analysis of these data considers the distinctive features of collaboration models used in IDV research. Taken together, these data identify several benefits to collaboration and/or research partnerships as well as significant challenges that limit the scope and impact of their work. The findings from this study provide insights into opportunities for enhancing effective practices and designing new collaborative efforts for engaging in scholar/practitioner collaboration in IDV.
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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 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,016 |
| Communication savante | 0,026 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».