Adaptive program management in complex development ecosystems: Evidence from cross-sectoral interventions in Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
Traditional linear development approaches have proven inadequate for addressing the complex, interconnected challenges facing adaptive program management in complex development ecosystems in Sub-Saharan Africa. This systematic review examines the effectiveness of adaptive program management (APM) approaches across multiple sectors in the Sub-Saharan Africa region. A systematic review of literature, policy documents, and program evaluation reports with empirical evidence spanning 2010-2025 was conducted. The focus was on cross-sectoral interventions utilizing adaptive management principles across agriculture, health, education, governance, and environmental management sectors. Analysis of ten major adaptive programs revealed significant variation in effectiveness, with high-performing interventions (60-80% effectiveness) concentrated in crisis response and integrated ecosystem management contexts. The Africa Adaptation Acceleration Program and Ebola Response Programs achieved the highest effectiveness ratings through cross-sectoral integration and rapid response capabilities. Resource constraints emerged as the primary implementation challenge (affecting >70% of programs), followed by institutional capacity limitations and political/governance issues. Regional variations were evident, with East African programs demonstrating higher effectiveness rates than West and Southern African counterparts. While adaptive management approaches show promise for complex development challenges, their effectiveness is highly contextual and depends on institutional capacity, resource availability, and environmental stability. Crisis response and ecosystem management programs outperformed individual behavior change interventions. Future adaptive programming should prioritize building foundational institutional capacity, developing surge response mechanisms, and emphasizing holistic systems-based approaches over narrow sectoral interventions.
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.
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 | 0,015 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».