ICIMOD strategy 2030: Moving mountains
Notice bibliographique
Résumé
This is a pivotal moment in our history. The world around us is changing and here, on the top of the world, things are changing fast. We are witnessing rapid climate change, biodiversity loss, increased disaster risk, and rising poverty and inequality. This pre-formatted version of the strategy for 2023-2030 outlines how we will work to address these challenges and achieve our vision of a greener, more inclusive, and climate resilient Hindu Kush Himalaya. It has been developed in response to a request of our Board of Governors and International Support Group to raise our ambition, with ICIMOD@40 in 2023, and in the face of the climate and environment crises hitting the region. It draws on our learning from the last two plan periods, quinquennial reviews, and a broad-based strategy development process involving staff, donors, partners, and nodal agencies in the Regional Member Countries (RMCs). It describes our institutional theory of change and the impact areas and pathways that will guide our work to effect that change. It highlights the partnerships that will enable this change – with our eight RMCs; government, civil society, and private sector partners; and our donors and supporters across the world. The strategy envisages a new and effective monitoring, evaluation and learning system in place to enable continuous learning, strategizing, and course correction, with an emphasis on learning from both success and failure. Lastly, it charts out the resource mobilisation goals that will enable climate action at scale in the RMCs.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,025 |
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 ».