Implementing a Capacity Development Initiative to Build Resilience to Better Adapt to Climate Change: A Case Study in Ethiopia, Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract— A five-year capacity development initiative called Small-scale and Micro Irrigation Support (SMIS) Project has been funded and launched in Ethiopia by the governments of the Netherlands and Canada in close collaboration with the local government in the year 2014. The project has been mobilized to expand the capacity of agriculture and water sectors that will use the newly-provided technologies to increase yields and quality of their agricultural products as well as to strengthen their resilience to better adapt to climate change at four Ethiopian states including the state of Tigray. The capacity building plan in the Tigray state has been implemented in eight-pilot woredas (villages) and twelve running pilot irrigation schemes. To bridge the identified capacity gaps, many regional and woreda level agriculture and water sector staff as well as the farmers have been trained using the SMIS Project six-stage capacity development strategy. The progression of several related key indicators was continuously traced using the performance measurement framework (PMF) method and the results were communicated to the stakeholders utilizing results-based management (RBM) approach. The intermittent outcomes have shown that the implementation of SMIS Project capacity development initiative has created landmark changes and outstanding qualities among the relevant institutions, staff, and farmers in the pilot schemes of all sub-regions in the Tigray state. The project has promoted more efficient institutions and was able to train many skillful farmers to build resilience to better adapt to climate change when it strikes. This paper will discuss and present the project outline and its partial achievements until the project midterm.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».