Traducción de conocimientos en el Sur Global: conectando diferentes formas del saber para un desarrollo equitativo
Notice bibliographique
Résumé
Este estudio explora la traducción de conocimientos (TC) en el Sur Global y ofrece recomendaciones para que los patrocinadores puedan brindar su apoyo para estructuras y estrategias más eficaces para el uso de la investigación al servicio del desarrollo equitativo. El proyecto explora las estrategias, prácticas y teorías de TC que utilizan los investigadores y los intermediarios de la investigación en el Sur Global, así como los desafíos que enfrentan, e identifica los tipos de apoyo que se necesitan de parte de los patrocinadores de la investigación. El diseño de métodos mixtos incorporó sesiones de facilitación del aprendizaje, una revisión de la bibliografía, la selección y el análisis de estudios de caso y entrevistas semiestructuradas. La investigación indica que la definición de la TC es demasiado restrictiva y que se necesita un enfoque integral para apoyar su implementación en el Sur Global. Entre las recomendaciones para los patrocinadores se incluyen la creación de fondos de contención, la adopción de un enfoque a nivel de programa para apoyar la TC y la aceptación de la complejidad.
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 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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».