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Enregistrement W4387063415 · doi:10.1079/cabicomm-62-8173

Plantwise Sustainability: Two Years on Follow-up assessments in six countries

2023· report· en· W4387063415 sur OpenAlexfundno aff
Solveig Danielsen, Susanna Cartmell, Shalikram Adhikari, Akc Kaski, Naeem Nepal, Copperfield Banini, Malvika Ghana, India Cabi, Kenya Cabi, Attuquaye Victor, Ghana Cabi, Peter Ketting, Ghana Sajila, Sohail Khan, Pakistan Yasar, Saleem Khan, Linda Likoko, Willis Ochilo, Vinod Oppong-Mensah, Noah Pattemore, Dannie Phiri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaForeign, Commonwealth and Development OfficeFP7 International CooperationAustralian Centre for International Agricultural ResearchInter-American Institute for Global Change ResearchDeutsche Gesellschaft für Internationale ZusammenarbeitMinistry of Agriculture of the People's Republic of ChinaDirectorate-General for International PartnershipsEuropean Commission
Mots-clésSustainabilityGeographyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CABI implemented its global Plantwise programme from 2011 to 2020 to address smallholder farmers' plant health challenges with more than 200 partner organizations in around 30 countries.Two years after Plantwise funding ceased, a follow-up sustainability assessment was carried out in six countries: Nepal and Pakistan (Asia); Ghana, Kenya, and Malawi (Africa); and Jamaica (Caribbean).The aim of the assessment was to gain an understanding of Plantwise's legacy, or elements thereof, and how the country context has influenced what happened, positively or negatively, since the programme ended, as well as what the drivers and blockers are to sustainability.Information was gathered through interviews and group discussions with Plantwise partners, and a review of recent programme documents, country policies, selected literature, and Plantwise Online Management System (POMS) data.This was followed by in-depth conversations over Zoom with country study teams to discuss findings and key lessons.The country studies for this assessment show that sustainability is highly contextual: knowledge on national policy, institutional mandates, mode of operation, and available resources, is paramount to ensure that interventions fit with structures and capacities in a particular setting.The country cases also show the different ways in which a particular circumstance, or combination of circumstances, helped or hindered sustainability in one country, while a different set of circumstances was influential in another country.Sudden changes can undermine partnerships and achievements made, which makes it difficult to engineer or promote sustainability.Using a flexible, adaptive approach, in which opportunities are spotted and seized, is vital.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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