PARTICIPATORY RESEARCH METHODS FOR TECHNOLOGY EVALUATION: A MANUAL FOR SCIENTISTS WORKING WITH FARMERS
Notice bibliographique
Résumé
This manual presents methods that enable agricultural scientist and farmers to evaluate technologies/practices jointly. The methods are specifically designed for participatory research on germplasm and soil fertility technologies, and they are illustrated with actual examples from three research projects. The manual begins by reviewing conceptual issues that are important in participatory research and presents information to assist researchers in selecting research sites and fieldwork participants. Next, the manual describes the rationale and associated methods for each major activity in farmer participatory research: diagnosing farmers' conditions, evaluating current and new technologies/practices, and assessing their impact. Goals, procedures, advantages, and limitations of each method are outlined. The manual also presents detailed information on analyzing data gathered through participatory methods, discusses differences between gathering data through participatory methods and more traditional structured farm surveys, and offers examples, based on field experience, of the choices and strategies involved in applying these methods.
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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 | 0,077 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,061 |
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 ».