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Enregistrement W4382584135 · doi:10.3389/fpubh.2023.1166134

One size (doesn’t) fit all: new metaphors for and practices of scaling from indigenous peoples of the Northwest Amazon

2023· article· en· W4382584135 sur OpenAlexfundno aff
Kurt Shaw, Rita de Cácia Oenning da Silva

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Cultures and Socio-Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaBernard van Leer Foundation
Mots-clésIndigenousAmazon rainforestDiversity (politics)SociologyMetaphorPolitical sciencePublic relationsEconomic growthEconomic geographyGeographyAnthropologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ten years of field research and collaborative development of programs for early childhood in the Upper Rio Negro region of the Amazon provide the authors with new metaphors for achieving wider social impact and new frames to add to the international debate on 'scaling' social change initiatives. Using anthropology and ethno-ontology to think questions of universal and particular, center and periphery, the article reflects on the dangers of monolithic scaling to cultural diversity and future innovation. Instead of the metaphor of scaling - adopted in the discourse of public policy and international development from the Fordist or Taylorist efficiency of the economy of scale - indigenous people speak of exchange, sharing, and transformation. These ideas seek to connect local and decolonized models and value the diversity of local knowledges, epistemologies, and practices around early childhood development. Based on the expansion of the CanalCanoa project among diverse indigenous communities, the paper proposes a flexible and bottom-up model of achieving impact at scale through empowering local actors to teach each other and establish local criteria of learning and evaluation.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,044
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,295 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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