Notice bibliographique
Résumé
5, 28-9 ECOWAS (Economic Community of West African States) 134 electricity 72-4, 159 ICT regulatory agencies 113, 122-3, 134 NetTel@Africa programme 133 poverty in 105, 155, 158-9 privatization 72-4, 105, 149 regulation 77, 103, 134 Southern 113, 122-3, 133, 134 telecommunications 122-3, 134 water tariffs 144, 146-8, 149, 158, 159 see also individual countries aid agencies infrastructure projects 80 and policy transfer 55, 60, 74 see also ethical trade Arab countries see Middle East Argentina 20, 36-7, 148, 158, 159 Asia see East Asia; Middle East Australia 105 Bangladesh 159 Bolivia 148-9, 155, 158, 159 BP 28 Brazil 22-3, 36-7 Brown, Julia 8, 146-8 bulk purchasing 26 business set-up licensing 61-3 Canada 105 capacity building, learning framework action learning 129-30 coaching 130 collaborative approach 134 core training 125-7, 128 distance learning 132-3 force field analysis 138 hierarchical analysis 137-8 human resource professional role 113, 135, 136-8 induction 125, 128 learning environment 76, 134-5 mentoring 130-32 ongoing learning and skills development 127-9, 134-5 professional institution membership 133 staff opportunities 132 suitability of 135-6 SWOT analysis 136-7 capacity building, regulatory 4 case studies 113, 122-3 collaborative approach 134 diagnostic models 111-18, 122-3, 136-8 learning framework see capacity building, learning framework and management processes 111, 112, 115-17, 121-3, 128, 131, 132, 135 new approach 111-13 performance management 53, 76, 120, 121, 129, 136 strategic planning model 111-16, 117 toolkit for 124-39 work system design 118-19, 120 capital investment 81 Caribbean 27, 155, 193 Cariño, Ledivina 7, 91, 93, 111, 159 cartels 26 CEM (contract electronic manufacturing) 39-40 Central America child labour 95 competition 20, 36-7 electronics sector 20, 37
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,794 | 0,622 |
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 ».