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Enregistrement W7063511757

Adaptive Management in SDC: Challenges and Opportunities

2020· other· en· W7063511757 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueOpenDocs (Institute of Development Studies) · 2020
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaUnited States Agency for International DevelopmentDepartment of Foreign Affairs and Trade, Australian GovernmentInternational Development Research CentreStyrelsen för Internationellt UtvecklingssamarbeteDepartment for International Development
Mots-clésFlexibility (engineering)Adaptive managementProcess (computing)Context (archaeology)Adaptation (eye)Complexity managementBest practiceStakeholderOrder (exchange)Corporate governance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptive management (AM) is a programme management approach that helps international development organisations to become more learning-oriented and more effective in addressing complex development challenges. AM practices have been applied for decades within other sectors as varied as logistics, manufacturing, product design, military strategy, software development and lean enterprise. At its core, AM is not much more than common sense, as it essentially recognises that the solutions to complex and dynamic problems cannot be identified at the outset of a programme but need to emerge throughout the process of implementation as a result of systematic and intentional monitoring and learning. The generic AM process typically involves an iterative cycle of design, implementation, reflection and adaptation activities, supported both by system monitoring and stakeholder involvement to obtain a better understanding of the evolving system and improve how the intervention is managed.
\n
\nA favourable context for AM in development. During recent decades, the international development sector has aimed to increase its results and impact orientation. As a result, a growing number of development organisations and governments have become increasingly aware of the limitations of traditional ‘linear and prescriptive’ programming approaches. They are now recognising the need to handle complexity better, and have begun to adapt their policies and practices to facilitate adaptive approaches. The World Bank, for example, now acknowledges that aid agencies need to increase flexibility of implementation, tolerate greater risk and ambiguity, devolve power from aid providers to aid partners, and avoid simplistic linear schemes for measuring results. Multilateral and bilateral organisations such as the World Bank, the United Kingdom’s (UK) Department for International Development (DFID) and the United States Agency for International Development (USAID) are currently experimenting with adaptive approaches. A multitude of adaptive approaches and communities of practice have emerged that aim to improve the effectiveness of aid, including Collaborating, Learning, and Adapting, Thinking and Working Politically, Doing Development Differently, Market Systems Development, Conflict-Sensitive Programme Management, and Science of Delivery. Since generic AM approaches have existed for decades in other sectors, AM has the potential to act as a neutral ‘bridge language’ that facilitates exchange and learning among the different communities and donors.
\n
\nThis report is the result of a learning partnership between the Swiss Agency for Development and Cooperation (SDC) and the Institute of Development Studies (IDS). It assesses the relevance of AM to SDC, how it relates to working practices across SDC, and the key challenges and opportunities for SDC. Its process of elaboration involved a literature review on AM, an exploration of AM approaches from several bilateral donors, a series of 6 interviews with SDC staff and partners working in different countries and thematic domains, and a learning workshop at SDC headquarters (HQ), where staff from several SDC divisions reflected on AM and on how to advance the organisation’s capacity for adaptive programming and learning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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