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Enregistrement W3165420722 · doi:10.5325/jafrideve.21.1.0001

Understanding Digitalization in the African Context

2020· article· en· W3165420722 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of African Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensUniversity of GuelphToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicVulnerability (computing)Context (archaeology)Development economicsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Psychological interventionPolitical scienceEconomic growthInequalityPopulationSustainable developmentGeographySociologyEconomicsPsychologyMedicineComputer securityComputer scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT During the pre-coronavirus 2019 (COVID-19) pandemic era, Africa was one of the fastest growing regions in the world. However, much of the population live in underserved communities in which vulnerability risks are higher than the continental average. Thus, it is theoretically established that deepening digital divide is one of many systemic inequalities that Africa faces and will largely grapple with in the post-COVID-19 era. This necessitates leveraging on cutting edge and evidence-based policy experiences from other countries toward the adoption of digitally innovative and sustainable developmental approaches. The main objective of this editorial is to articulate digitalization—related and workable policy interventions for fostering inclusive development while mitigating the adverse impact of its unforeseen circumstances in Africa.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,152 · 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