Knowledge in Times of Crisis: Transforming Research-to-Policy Approaches
Notice bibliographique
Résumé
The Covid-19 pandemic resulted in unprecedented challenges for researchers and policy analysts, and accentuated the need for access to civil society and advocacy movements within politically closed spaces. The impact of locally led Covid-19 response research in the global South has subsequently raised questions about traditional research methods that often prioritise academic rigour over practical relevance and result in research disconnected from the realities of people’s lives. \nThis issue of the IDS Bulletin presents learning gathered from rapidly mobilised Southern-led research by institutions who designed and delivered research aimed at influencing the response to the Covid-19 pandemic. The articles here are drawn from the Covid-19 Responses for Equity (CORE) programme, a rapid research initiative created to understand the socioeconomic impacts of the pandemic in order to generate better policy for recovery. \nThe IDS Bulletin explores the particular characteristics of Southern research organisations that were able to mobilise quickly. It discusses the types of knowledge that were needed in these unique circumstances, and how organisations mobilised knowledge in an emergency to facilitate engagement and influence response to a global challenge with local implications. \n \nThe examples here demonstrate how researchers have developed new skills to present research findings in accessible ways for different audiences. The explicit use of digital technologies, for instance, has allowed researchers to facilitate collaboration across geographic boundaries and engage diverse stakeholders. \n \nThis all highlights how essential locally led research is for pandemic response and for development more broadly. There is also acknowledgement that how organisations responded to the pandemic may have a longer-term impact on the future of those organisations themselves.
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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 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,156 |
| Communication savante | 0,052 | 0,080 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,043 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».