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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle