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Enregistrement W7135312868

South Asian Water Leadership Programme on Climate Change

2020· other· W7135312868 sur OpenAlexaboutno aff
Sreenita Mondal, Mansee Bal Bhargava, Mélanie Robertson

Notice bibliographique

RevueScholarlyCommons (University of Pennsylvania) · 2020
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipInternshipWork (physics)NegotiationClimate changeSouth asiaPrivate sectorResource (disambiguation)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The South Asia Consortium for Interdisciplinary Water Resources Studies (Saci- WATERs) a water policy research institute based in Hyderabad, India, launched the South Asian Water (SAWA) Leadership Programme on climate change in 2017. The SaciWATERs is hosting the programme in collaboration with four partner engineering institutes from four South Asian countries, and with funding support from the International Development Research Centre (IDRC), Canada. This academic-oriented programme is aimed at facilitating the creation of a group of interdisciplinary women leaders in South Asia that share a common understanding of the crosscutting scientific and societal issues of water resource management. The four-year (2017-2021) SAWA leadership programme has granted fellowships to 36 fellows that were selected from the partner institutes namely Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka; Nepal Engineering College, Kathmandu; University of Peradeniya, Kandy; and Anna University, Chennai. The programme places emphasis on intensive training in the application of research methods that include gender and social approaches and in leadership skills development through activities such as team-building sessions, application of negotiations and conflict resolution in the field, mentorship and networking. The project also collaborates with governments, NGOs and the private sector to facilitate internships in order to provide an authentic work environment allowing candidates to link their research to actual decisions and applications within the communities with which they are engaging. In addition, it promotes a common understanding of the way social and cultural interpretations of gender intersect with the issues of climate change and water insecurities. It does so not only among the male and female students enrolled in an IWRM master’s programme but also among faculty members, through trainings and common curriculum development across the four engineering institutions. This allows for the development of a broad base of trainers and researchers, both men and women, who will share the leadership programme’s vision.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,167

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,086 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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