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Record W2294699012 · doi:10.71781/24529

Le partage des connaissances en développement international : influence des processus relationnels sur les résultats et incidences sur le renforcement des capacités

2015· dissertation· fr· W2294699012 on OpenAlexaboutno aff
Marie-Pierre Leroux

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2015
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicInformation Technology and Learning
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Canada consacre chaque année des milliards en aide internationale. Selon le Ministère des affaires étrangères, commerce et développement, l’aide déployée en 2013 s’est chiffrée à plus de 5,48 milliards de dollars. Dans chaque projet mis en œuvre dans les pays en développement, des ressources humaines donnent de leur temps et s’efforcent de contribuer au renforcement des capacités des organisations locales. Ces projets sont des initiatives de coopération technique ou renferment des composantes de coopération technique; les personnes qui y sont affectées doivent accomplir de multiples tâches, dont celle d’agent de partage de connaissances. Cette thèse explore ce phénomène en apportant un éclairage sur les processus relationnels sous-jacents aux échanges entre les personnes liées à ces initiatives, soient les conseillers volontaires expatriés et les membres des équipes locales qui accueillent de telles initiatives. Elle tend à appuyer l’influence marquée des relations interpersonnelles sur les résultats de partage de connaissances, sauf que la confiance, à elle seule, ne suffit pas pour atteindre des objectifs de développement durable. L’analyse des cas, s’appuyant principalement sur des entrevues semi-dirigées effectuées à Haïti et au Sénégal, nous permet d’affirmer l’importance de s’attarder à la capacité d’assimilation dynamique des parties au partage, mais également aux rôles des gestionnaires des organismes partenaires locaux dans leur engagement à réaliser des mandats visant le partage de connaissances.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.283
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0010.005
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.123
GPT teacher head0.387
Teacher spread0.263 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
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