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Enregistrement W4210960873 · doi:10.1111/j.2040-0209.2011.00360_2.x

Does Research Reduce Poverty? Assessing the Welfare Impacts of Policy‐oriented Research in Agriculture

2011· article· en· W4210960873 sur OpenAlexfundno aff
Edoardo Masset, Rajendra Mulmi, Andy Sumner

Notice bibliographique

RevueIDS Working Papers · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Development NetworkConsortium of International Agricultural Research CentersOverseas Development InstituteInternational Development Research Centre
Mots-clésPovertyAgricultureImpact assessmentScarcityContext (archaeology)Sustainable developmentWelfarePublic economicsEconomicsEconomic growthBusinessEnvironmental resource managementPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current context of the global financial crisis and its aftermath, development resources are likely to be getting scarcer. Resources for development research are too. The set of circumstances generating the resource scarcity is also putting pressure on development gains. More than ever before, every dollar spent on development research will have to count towards sustainable poverty reduction. However, the understanding of the impacts of development research on policy change and on poverty is weak at best, with agriculture being no different. The area of research impact is not a new area of enquiry but an emergent one. Our paper seeks to build on the work of others. It surveys the literature and identifies different ways of assessing the impact of ‘policy-oriented’ research. We then take the available literature on agriculture as a specific focus to survey. Our paper surveys the different types of ‘policy-oriented’ research; the literature on the ‘theories of change’ for policy research in international development; methodologies for analysing the impact of policy-oriented research; the relevant agriculture literature and outlines the types indicators that can be used for impact assessment of research with examples. The key findings are: • There is no standard practice for the evaluation of research projects and every evaluation strategy should be designed on a case-by-case basis. • It is possible to test research project impacts along some dimensions of social welfare (agricultural output, income or poverty) by finding the appropriate indicators (and methodology). The overall goal – welfare impacts of research – is highly desirable, but not always feasible. • When welfare assessment of research is not feasible, it is recommended that evaluators test intermediate outcomes. The articulation of the theory of change of the project allows testing critical links in the causal chain running from research to welfare.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,248
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,411
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2480,411
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0110,019
Études des sciences et des technologies0,0030,016
Communication savante0,0150,017
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,213 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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