Notice bibliographique
Résumé
One in three people in the developing world suffer from 'hidden hunger', or micronutrient deficiency, due to a lack of information on proper nutrition.This is a major cause of illness, poor growth, reduced productivity and impaired cognitive development.To help combat the problem, CABI and its partners developed content for multiple mobile-phone based messaging services during a three year mNutrition initiative, which aimed to increase knowledge of nutrition, health and agriculture in 12 countries across Africa and Asia.As lessons were learnt about content management processes, content was also delivered to millions of farmers through Mobile Network Operator (MNO)-led, content driven services, delivering agriculture or health information.This case study presents lessons from all 12 countries and results of an impact assessment carried out by GSMA for six agriculture Value Added Services (VAS). Key highlights• Localised content created in 12 countries.• Content available in 24 local languages.• Freely accessible Nutrition Knowledge Bank.• Over 12,000 messages produced.• Over 1,500 factsheets produced.• 12 local partners trained in quality content development.• Services developed under mNutrition's mAgri component cumulatively reached more than 5 million registered users worldwide.• Over 1.5 million mAgri users made changes to their behaviour, of which 36% made on-farm changes, including planting, land management, and harvest and storage practices.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».