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Enregistrement W1506594705 · doi:10.3138/cjpe.0028.003

Introduction to Professionalizing Evaluation: A Global Perspective on Evaluator Competencies

2014· article· en· W1506594705 sur OpenAlexvenueno aff
Jean A. King, Donna Podems

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)PsychologySociologyPedagogyKnowledge managementComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To have competencies or not to have competencies? That now seems to be a question for program evaluators and evaluation associations from around the globe. After roughly 50 years, people in a variety of settings are debating whether or not the time has arrived for a formal statement of the unique—or at least distinctive—knowledge, skills, and attitudes required for practitioners of program evaluation. Although program evaluation is a growing practice that has become a recognized field of vocation and study, wide interpretations of what competencies are necessary to guide evaluation practice remain. Commentators have provided many arguments, both positive and negative, surrounding the development, implementation, and potential use of competencies. Some point to the positive potential of the field’s coming to agreement on a core set. By contrast, not everyone is enthusiastic about the potential that a declaration of competencies might hold. As a statement by the United Kingdom Evaluation Society (UKES) summarizes, Some fear that it might provide a stranglehold on what evaluators can do; that it could not cover the variety of competencies needed for different evaluations; and that it might provide commissioners and managers of an evaluation with an inflexible list of competencies that would hold evaluators to account in unhelpful ways. (UKES, 2002, n.p.)

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
grokaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Éditorial
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
opusaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Éditorial
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,261
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,283 · 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

Étiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire · Éditorial

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

En bref

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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