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ETHEL SIBANDA

United Kingdom

ETHEL SIBANDA Member since 19/05/2020

Independent consultant

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Ethel Sibanda is a Principal Consultant at Itad. She has over 15 years’ experience working in M&E in the fields of agriculture, vulnerability monitoring and food & nutrition security. She has worked with clients such as IFAD, DFID, USAID, BMZ, Rockefeller and BMGF and spent over eight years working with FAO in close collaboration with UNICEF and WFP. Her experience ranges from research and strategy evaluations to national-level food security and vulnerability assessments, crop surveys, household quasi- experimental surveys to multi-country MEL in agriculture. Her MEL expertise includes Theory of Change development, process and impact evaluations, policy and advocacy evaluation, and capacity building in results-based management.

My contributions

  • Blog

    How has Covid-19 affected data quality in the agriculture sector? Highlights on a recent e-Panel

    Todos ellos subrayaron la importancia de la calidad de los datos en el sector: tanto para calcular déficits de seguridad alimentaria o la cantidad de alimentos producidos y consumidos, como para otros fines y decisiones de carácter más mercantil, como el comercio, la fijación de los precios y el marketing. A medida que avanzó el debate, se hizo evidente que aquellos países con sistemas de información de gestión (SIG) más sólidos para datos agrícolas están afrontando mejor los diversos efectos adversos de la COVID-19 en la calidad de la información en comparación con aquéllos con sistemas menos...
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  • Blog

    Importance of leadership in Results-based management. Highlights on a recent e-Panel

    Tres ponentes - Angela Dannson, Elias Segla e Ian Goldman- compartieron ejemplos reales basados en su experiencia de liderazgo en el sector agrícola en África. Tres cuestiones llamaron mi atención: la importancia de los promotores en los niveles superiores, como la presidencia; el liderazgo a nivel institucional; y el aprovechamiento de las redes dentro y fuera del gobierno. 1. La importancia de los promotores en niveles superiores, como la presidencia La máxima autoridad de Benin no ha dejado la GBR al azar, sino que está promoviendo -e incorporando- una cultura de resultados en el sector...
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  • Discussion

    How can evaluation help improve data quality and policies on food security during Covid-19 pandemic?

    • ETHEL SIBANDA

      United Kingdom

      ETHEL SIBANDA

      Independent consultant

      Publicado el 01/06/2020

      Muchas gracias Tim. Intercambios muy interesantes. Creo que hay mucho que se puede hacer con conjuntos de datos existentes y datos secundarios, pero mucho depende de su calidad también.

      Algunos pensamientos vienen a la mente:

      1. Me doy cuenta por experiencia de que muy a menudo los evaluadores recopilan muchos más datos de los necesarios, por lo que la situación actual de Covid-19 nos obliga a agilizar los enfoques y recopilar sólo datos muy necesarios. Necesitamos estar más alineados con la utilidad. Por ejemplo, pregúntese, ¿qué información requieren los responsables de la toma de decisiones, por lo tanto, cuáles son los datos mínimos necesarios para abordar eso en el momento en que se requiere? ¿Qué datos se pueden recopilar de forma remota y qué se pueden complementar a través de los datos existentes?
      2. Cuando existan datos de buena calidad, en particular con identificadores únicos, se pueden hacer esfuerzos para hacer coincidir los datos con la recopilación remota de datos de datos, posiblemente utilizando tecnología móvil, dada la restricción de viaje planteada por Covid-19.
      3. Creo que más que nunca, las medidas de calidad mejoradas a todos los niveles son cada vez más importantes. Si bien perdemos todos los beneficios que vienen con la interacción cara a cara en la recopilación de datos, todavía hay mucho que se puede hacer para mejorar la calidad de los resultados. Por ejemplo, es necesario hacer más para involucrar a las personas con los conocimientos técnicos adecuados para extraer los datos existentes y comprender las tendencias; utilizar los datos existentes para modelar cómo podría ser la situación futura a la vista de Covid-19; y utilizar enfoques cualitativos como la observación directa de la calidad de los cultivos y la disponibilidad de alimentos en los mercados, cuando sea aplicable, por mencionar algunos ejemplos.

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