The Evaluation of Rural Development Policy: Macro and Micro Perspectives L’évaluation de la politique de développement rural: perspectives macro et microéconomiques Die Evaluation der Politik zur Entwicklung des ländlichen Raums: Mikro‐ und Makroperspektiven
Notice bibliographique
Résumé
Summary The Evaluation of Rural Development Policy: Macro and Micro Perspectives Effective rural development (RD) policy requires transparent goals, specific objectives, well‐defined metrics to measure success, and rigorous evaluation to justify sound policy. Such evaluation can employ aggregate indicators of impact (a macro approach) and/or more disaggregated information (a micro approach). Each has its place. Changes in population and population structure provide a key macro indicator of the success of rural development policy, since individuals reveal the attractiveness of rural areas by ‘voting with their feet’. By using additional data on the factors that attract people to rural areas, the targeting of rural development policy can be improved. Policymakers frequently need to examine specific policy initiatives in detail to determine their impact, if any, and how and why they achieve their effects. The example of farm diversification policy in the EU illustrates that information obtained from case studies can help not only to elaborate the impact of policy but also illuminate how that impact is generated. Without complementary in‐depth inquiry, scope for making sense of quantitative indicators, which have been the primary focus of evaluation in the EU, is limited; but without a broad base of measurement, the usefulness of insights derived from case study analysis is also restricted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».