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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

    Ils soulignent tous trois l’importance de la qualité des données dans le secteur, du calcul des déficits de sécurité alimentaire, de la production alimentaire et de la consommation aux utilisations et décisions plus commerciales telles que le commerce, les prix et la commercialisation. Au fil de la discussion, il est apparu que les pays disposant de systèmes solides d’information de gestion (SIG) des données agricoles affrontent mieux les effets négatifs du COVID-19 sur la qualité des données que ceux dont les systèmes sont moins bien établis. Cela peut être prouvé dans deux domaines...
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  • Blog

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

    Trois intervenants, Angela Dannson, Elias Segla et Ian Goldman ont partagé des exemples réels, fondés sur leur expérience du leadership dans l’agriculture africaine. Trois éléments émergent selon moi: l’importance des promoteurs aux plus hauts niveaux comme celui de la présidence, le leadership au niveau institutionnel et la mobilisation des réseaux au sein et en dehors du gouvernement. 1. L’importance des promoteurs aux plus hauts niveaux comme celui de la présidence Au Bénin, la présidence n’a pas laissé la GAR aux mains du hasard mais stimule et intègre la culture des résultats dans le...
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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

      Posté le 01/06/2020

      Merci beaucoup Tim. Échanges très intéressants. Je pense qu’il y a beaucoup à faire avec les ensembles de données existants et les données secondaires, mais beaucoup dépend de leur qualité aussi.

      Quelques pensées me viennent à l’esprit :

      1. Je me rends compte par expérience que très souvent les évaluateurs recueillent beaucoup plus de données que ce qui est nécessaire, de sorte que la situation actuelle de Covid-19 nous oblige à rationaliser les approches et à ne recueillir que des données très nécessaires. Nous devons être plus alignés sur l’utilité. Par exemple, se demander quelles sont les informations requises par les décideurs, c’est-à-dire les données minimales requises pour y remédier au moment où elles sont requises? Quelles données peuvent être recueillies à distance et que peut-on compléter par le biais de données existantes?
      2. Lorsqu’il existe des données de bonne qualité, en particulier avec des identifiants uniques, des efforts peuvent être faits pour faire correspondre les données à la collecte de données primaires à distance tactile légère, éventuellement en utilisant la technologie mobile, compte tenu de la restriction de voyage posée par Covid-19.
      3. Je pense que maintenant plus qu’avant, des mesures de qualité améliorées à tous les niveaux sont de plus en plus importantes. Bien que nous perdions tous les avantages qui viennent avec l’interaction face à face dans la collecte de données, il y a encore beaucoup à faire pour améliorer la qualité des résultats. Par exemple, il reste encore beaucoup à faire pour engager les personnes ayant la bonne expertise technique pour extraire les données existantes et comprendre les tendances; utiliser les données existantes pour modéliser à quoi pourrait ressembler la situation future en vue de Covid-19; et utiliser des approches qualitatives telles que l’observation directe de la qualité des cultures et la disponibilité des aliments sur les marchés, le cas échéant, pour en citer quelques exemples.
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