Stories of Change: Covid-19 Responses for Equity
Notice bibliographique
Résumé
Covid-19 Responses for Equity (CORE) was a three-year, CA$25m rapid research initiative that brought together 20 research projects to understand the socioeconomic impacts of the pandemic, improve existing responses, and generate better policy options for recovery. The research, funded by the Canadian International Development Research Centre (IDRC), took place across 42 countries in Africa, Asia, Latin America and the Middle East. The Institute of Development Studies (IDS) supported CORE to maximise the learning generated across the research portfolio and deepen engagement with governments, civil society, and the scientific community. This publication celebrates the impact of that research, and highlights Stories of Change from seven of the CORE projects that successfully influenced policy, practice, and understandings of the crisis. Collectively, these individual case studies provide a narrative about the nature of research impact in emergencies and the implications for the design and delivery of future rapid response research initiatives. There are clear lessons around the importance of organisational reputation, and the value of co-designing research with decision makers whilst simultaneously taking a critical position. Every story here emphasises the need to understand political context and to explore the trade-offs between research rigour and the timeliness of evidence. Above all, they illustrate the value of flexible funding arrangements that enable local teams to respond to fast-moving crises. These stories demonstrate unequivocally the value of locally led research responses to emergencies with the right international flow of resources and support. CORE’s research teams were well-placed to bring together communities, civil society organisations, and governments to create a space for vulnerable and marginalised groups to discuss their lived experiences of the pandemic and bring these perspectives into policy conversations. Their success hinged on their hyper-local knowledge and their unswerving focus on providing real-time evidence to advocate for the wellbeing of affected communities.
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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 | 0,033 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,034 |
| Communication savante | 0,025 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».