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Enregistrement W3161389265 · doi:10.1080/02255189.2021.1919065

Next Generation of knowledge partnerships for global development. Introduction / Prochaine génération de partenariat de savoir pour le développement global. Introduction

2021· article· fr· W3161389265 sur OpenAlexafffundvenueabout
Andréanne Martel, Fraser Reilly‐King, Bipasha Baruah

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Development Studies/Revue canadienne d études du développement · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensWestern UniversityWomen's and Gender Studies et Recherches FéministesInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesEmployment and Social Development CanadaGlobal Affairs CanadaMitacsInternational Development Research Centre
Mots-clésGeneral partnershipNature versus nurturePolitical scienceReflexivityCivil societyInternational developmentRegional sciencePublic relationsLibrary sciencePublic administrationSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the rich potential benefits to be had from collaborations amongst practitioners and academic communities in the Canadian global development field, there is a general sense that such exchanges happen much less frequently than they could. The Next Generation programme, which underpins this special issue, presented an opportunity to address knowledge gaps in the current ecosystem of academic-civil society organization (CSO) collaborations, producing new research presented in this issue. Between 2016 and 2019, the NextGen Program sought to test and foster different ways and models of facilitating cross-sectoral collaboration between academics and CSOs in Canada. This introduction takes a reflexive approach, including with respect to the Program's partnership between the Canadian Association for the Study of International Development (CASID) and Cooperation Canada (formerly known as the Canadian Council for International Cooperation (CCIC)), to present some key lessons and findings from cross-sectoral collaborations in the global development sector. The article then draws on the experiences of a wide range of collaborative models to draw some conclusions about how to nurture a conducive knowledge partnership ecosystem looking forward.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,225
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,058 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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