mAkE Final Impact Assessment Report
Notice bibliographique
Résumé
The African European Maker Innovation Ecosystem (mAkE) project, funded under the EU Horizon 2020 programme, ran from 2022 to 2025 and focused on fostering innovation, sustainability, and socio-economic growth through makerspaces and other hardware-focused Digital Innovation Hubs (DIHs) in Africa and Europe. In three years, the initiative made significant strides in supporting entrepreneurship, capacity building, and sustainable practices in makerspaces/DIHs while establishing makerspaces as vital components of local and global innovation ecosystems. The mAkE project leaves a legacy as a catalyst for sustainable innovation and socioeconomic development. By fostering grassroots creativity, building global partnerships, and promoting policy alignment, the project has laid a robust foundation for continued growth and impact. The tools, resources, and networks established through this initiative stand as a model for empowering makerspaces/DIHs worldwide, driving inclusive innovation and resilience in local and global economies. This document provides the Final Impact Assessment Report for the mAkE project and higlights its achievements.
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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 | 0,019 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,018 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,214 | 0,141 |
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 ».