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Enregistrement W4390114837 · doi:10.1080/02681102.2023.2288843

Readily available technologies in low-resource communities: a review and synthesis

2023· review· en· W4390114837 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInformation Technology for Development · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResource (disambiguation)ScarcityKnowledge managementEmerging technologiesFoundation (evidence)Empirical researchQuality (philosophy)BusinessPublic relationsPolitical scienceComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Socioeconomic changes in recent years have forced a shift in focus from resource abundance to resource scarcity and from top-down solutions to bottom-up, community-driven solutions. Consequently, novel research has emerged on how resource-scarce communities innovate by leveraging readily available technologies that are more accessible and affordable than other technologies. This paper presents a scoping literature review on the role of Readily Available Technologies (RATs) in Low-Resource Communities (LRCs) and identifies knowledge gaps as well as future research opportunities. We analyzed 49 articles published in relevant, high-quality journals between 2010 and 2021. We propose a framework illustrating the interactions among RATs, community actors in LRCs, and contextual factors. Through a theoretical framework, this article raises awareness about how practitioners utilize RATs in various LRC contexts to facilitate community and economic development. It lays the foundation for future theoretical and empirical development and provides guidance to practitioners for fostering RAT-driven community development.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,222 · 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