Balancing evidence-informed and user-responsive design: Experience with human-centered design to generate layered economic empowerment and SRH programming in Tanzania, Ethiopia, and Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
In 2021, the Adolescents 360 (A360) project pursued a human-centered design (HCD) process to layer complementary economic empowerment components on top of its existing sexual and reproductive health (SRH) interventions targeting adolescent girls aged 15 to 19. Given the volume of evidence informing successful approaches for improving economic and empowerment outcomes for adolescents, we pursued an intentionally evidence-informed and gender-intentional design process, while trying to also respond directly to user insights. In this open letter, we share how we utilized and validated the evidence-base while applying the core tenets of HCD (empathy and user insights) to design holistic, layered programming for girls. We describe three overarching categories which depict how we used the existing evidence and new user insights to strengthen our design process. Often the evidence base allowed us to expedite finding a solution that worked for our users. However, at times there was a disconnect between what we knew worked in the evidence base and what our users said they wanted. New insights also allowed us to build a greater understanding of our users' lived experiences where there were existing evidence gaps. We were aided by the engagement of a technical partner, BRAC, who synthesized evidence for our design teams and functioned as an 'on demand' support mechanism as questions and challenges arose. Yet, the volume of information to absorb almost guaranteed that we would miss out on the opportunity to apply certain evidence-based practices. We encourage researchers to consider how to make evidence more easily digestible to practitioners and for the whole community of practice to work together to identify what questions need to be asked to effectively operationalize evidence in a local context.
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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 | 0,114 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».