Guidance Document On Good Practices For Designing, Implementing, And Evaluating Capacity Development Interventions In GEOGLAM
Notice bibliographique
Résumé
This document details good practices for designing, implementing, and evaluating CapDev relationships, based on a co-development process. It also includes case study narratives from GEOGLAM's members and stakeholders that exemplify successful engagement. This Guidance Document consists of 6 sections: Section A: Describes the scope and target audience of the document Section B: Describes CapDev from GEOGLAM's perspective and our Guiding Principles Section C: Explains useful models and frameworks for approaching CapDev. e.g., the Theory of Change for defining how and why a change/impact will occur, and the Strategic Pathway as a framework for understanding the necessary steps to achieve the desired change/impact Section D: Presents several tools that can foster impactful CapDev interventions and describes how to develop and deploy a continuous Monitoring, Evaluation, and Learning framework Section E: Presents a series of GEOGLAM Case Studies, highlighting successful examples of GEOGLAM CapDev interventions Section F: Summarises next steps future priorities for the GEOGLAM CapDev Team to ensure GEOGLAM continues to effectively support stakeholder needs for Capacity Development Note on contributors This Guidance Document was written by GEOGLAM for GEOGLAM with input from members of the GEOGLAM Capacity Development (CapDev) Team, key stakeholders, and interested parties. It was created to provide the GEOGLAM community with a common understanding of CapDev principles and processes. This guide will be a living document. We encourage you, the reader, to contribute to the following content by sharing observations and/or comments for improvement with GEOGLAM's CapDev Team. Sharing new insights, proven tools, good practices, and case studies is highly appreciated
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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 | 0,059 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,038 |
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 ».