Dynamic evaluation of agricultural research for development supports innovation and responsible scaling through high-level inclusion
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.
Notice bibliographique
Résumé
Innovators want to scale the impact of innovations responsibly, but the meaning of “responsible” is elusive. It entails the high-level inclusion of stakeholders, but there is no agreed-upon standard that defines a “good-enough” level. Our objectives are to (1) provoke a conversation about what it means to scale the impact of agricultural innovations responsibly and (2) suggest dynamic evaluation as one way to promote responsible scaling because it facilitates the leadership of the people affected. Over 200 projects funded by IDRC to scale the impact of research for development in the Global South were reviewed. Research products were iteratively developed with Southern innovators and Northern funders who offered structured feedback. The dynamic scaling systems model is one research product. It can guide the people affected as they lead a process of “conjecturing” about scaling effects in complex settings. The resulting conjectures inform the dynamic evaluation of scaling, as well as planning and management. We illustrate the application of the model with a hypothetical and real example. Scaling is an integral part of agricultural innovation, and dynamism is an emerging concept that informs the evaluation, planning, and management of scaling. The dynamic scaling systems model supports the high-level inclusion of the people affected in ways that respect local knowledge and the risks associated with complex settings. It helps innovators scale more responsibly, even though the precise meaning of “responsible” remains elusive. • Innovators want to scale the impacts of agricultural innovations responsibly, but the meaning of “responsible” is elusive. • Innovators cannot fully achieve ideal inclusion—everyone affected participates at the highest level with complete control. • Dynamic evaluation helps innovators get closer to the ideal because, among other things, it promotes Conjecturing . • Conjecturing is a collaborative process of anticipating scaling effects that is led by the people affected. • The dynamic scaling systems model guides conjecturing by framing questions about potential scaling effects in complex systems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle