Considerations for enhancing participation and data accuracy in geospatial research in rural areas: experiences with PGIS in northern Malawi
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
Rural environments are experiencing rapid changes that must be explored to understand, enhance, and facilitate positive changes and adapt to detrimental changes. However, the information researchers can obtain about the environment to identify effective management strategies for rural resources is hindered by several factors. Participatory geospatial research presents an approach that integrates local voices to map the facts and values of rural people and represent environmental changes. Here, we draw on more than six years of participatory geospatial research in rural northern Malawi to identify and present various considerations that participatory geospatial researchers and planners should be mindful of when working with rural people to enhance participation in research and improve spatial data accuracy. Based on experiences using various research methods and activities applied in several transdisciplinary collaborative research projects, we posit that rural geospatial researchers should keenly consider i) ethical issues concerning data collection, analysis, and representation, e.g. taboos and sacred spaces, ii) integrating local spatial ecological knowledge of people about the environment, and iii) economic conflicts and gender dynamics that tend to disempower and limit participation in research and affect data quality. Considering these would build rapport between participants and researchers to facilitate active participation and data accuracy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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