ILRI 2014 financial statements
Notice bibliographique
Résumé
ILRI) envisions a world where all people have access to enough food and livelihood options to fulfil their potential.ILRI's mission is to improve food and nutritional security and to reduce poverty in developing countries through research for efficient, safe and sustainable use of livestock-ensuring better lives through livestock.ILRI's three strategic objectives are: i.With partners, to develop, test, adapt and promote science-based practices that-being sustainable and scalable-achieve better lives through livestock.ii.With partners, to provide compelling scientific evidence in ways that persuade decision makersfrom farms to boardrooms and parliaments-that smarter policies and bigger livestock investments can deliver significant socio-economic, health and environmental dividends to both poor nations and households.iii.With partners, to increase capacity among ILRI's key stakeholders to make better use of livestock science and investments for better lives through livestock.CGIAR ILRI is one of 15 CGIAR research centres, a global research partnership that unites organizations engaged in research for a food-secure future.CGIAR research is dedicated to reducing poverty, enhancing food and nutrition security, and improving natural resources and ecosystem services.Built on a strong partnership between CGIAR's funders and 15 centres, the governance model focuses on enabling CGIAR's centres and partners to conduct high-quality research for development based on a solid foundation of clearly defined roles, responsibilities and accountabilities.Research is carried out by the 15 centres that are members of CGIAR in close collaboration with hundreds of partner organizations, including national and regional research institutes, civil society organizations, academia and the private sector.The CGIAR Portfolio 2017-2022 emphasizes integrated agri-food systems-based approaches spanning nutrition and health, climate change, soils and degraded land, reducing food systems waste, food safety, global stewardship of genetic resources, and big data and information and communication technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».