Narrative communication strategies: best practices for NGOs seeking funding from CIDA
Notice bibliographique
Résumé
"In June 2010, at the G-8 Muskoka Initiative on Maternal, Newborn and Child Health, Prime Minister Stephen Harper promised that Canada would provide 2.85 billion dollars (over five years) in funding to support health initiatives for mothers and children in developing countries(Government of Canada, 2011).This focus on maternal and child health is in keeping with three of the eight Millennium Development Goals, which focus on empowering women, reducing child mortality and improving maternal health. AllUnited Nation member states have agreed to support these goals and achieve specified health, gender, environmental and educationaltargets by 2015(World Health Organization [WHO], 2011).Canada’s government has thus committed tremendous resources, both financial and administrative, to achieve these targets that relate to maternal and child health. Seventy-five million dollars of this promised money is being disseminated by CIDA (Canadian International Development Agency) to Canadian NGOs(Non-governmental organizations) who can provide program proposals that focus on maternal, newborn and child health initiatives in third world countries –most of the countries eligible for the funding are located in Africa(CIDA, 2010). It is from interest in the Muskoka initiative and the CIDA funding specifically that thisresearch project developed. When considering the relationship between NGOs and governmentas in this situation–and specifically in this case a Canadian NGO and the Canadian government –a few key questions arose. When producing proposals for government, specifically CIDA, what strategies do NGOs employ when communicating those proposals in the hopes that they will be allocated funds? How can these communication strategies be analyzed?" - p1
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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 | 0,100 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,017 |
| Communication savante | 0,027 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,008 |
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 ».