Vías de impacto en contextos de crisis: Aprendizajes en escenarios de intervención e incidencia
Notice bibliographique
Résumé
El programa Covid-19 Responses for Equity (CORE) fue una iniciativa de tres años financiada por el Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo (IDRC) de Canadá que reunió 20 proyectos de todo el Sur Global para comprender las repercusiones socioeconómicas de la pandemia de Covid-19, mejorar las respuestas existentes y generar mejores opciones de políticas para la recuperación. La investigación abarcó 42 países de África, Asia, América Latina y Medio Oriente, y buscó comprender de qué manera la pandemia afectó a las personas y regiones más vulnerables y agravó las vulnerabilidades existentes. Los proyectos de investigación abarcaron una amplia gama de temas, incluidas las políticas macroeconómicas para el apoyo y la recuperación; el apoyo a la actividad económica esencial y la protección de las empresas informales, los pequeños productores y las mujeres trabajadoras; y la promoción de la gobernanza democrática para reforzar la rendición de cuentas, la inclusión social y el compromiso civil. El Institute of Development Studies (IDS) prestó su apoyo para la traducción de conocimientos (TC) a los socios investigadores de la iniciativa CORE para maximizar el aprendizaje generado gracias a la cartera de investigación y profundizar la colaboración con los gobiernos, la sociedad civil y la comunidad científica. Como parte de este apoyo, el equipo de TC del IDS trabajó con los equipos del proyecto CORE para reconstruir sus vías de impacto y reflexionar sobre ellas para facilitar el intercambio de conocimientos Sur-Sur sobre estrategias eficaces para el impacto de la investigación, y compartir conclusiones sobre cómo la cohorte de la iniciativa CORE ha influido en las políticas y ha logrado cambios. Este informe presenta una descripción general de estas vías de impacto y las lecciones aprendidas a partir de diferentes proyectos elegidos para representar la diversidad de enfoques utilizados para involucrar a los responsables políticos, la sociedad civil y los medios de comunicación para generar y compartir evidencia sobre el efecto de la pandemia para diversos grupos vulnerables.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».