Vers une réconciliation des théories et de la pratique de l’évaluation, perspectives d’avenir
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation practitioners encounter various questions while conducting evaluation projects. First, how can the evaluator define the intervention which is to be evaluated? Second, how should the evaluator consider the change? Third, how can use of the evaluation be encouraged? All three preoccupations have found answers in the theoretical developments of program evaluation, whether through implementation evaluation, intervention analysis or participative approaches. However, prolific theoretical developments, while enriching the strategies available to us, may also lead paradoxically to confusion and to difficulties in the transposition of new knowledge into practice. First, we will illustrate the three main difficulties the evaluator is confronted with during practice. Then we will review the different answers offered by evaluation theory. Finally, we will analyze the potential contributions and difficulties which these developments bring to evaluation practice. In conclusion, we will discuss future avenues for facilitating the appropriation of evaluation theories into practice.
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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 | 0,337 | 0,314 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,121 |
| Communication savante | 0,037 | 0,053 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».