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Enregistrement W1826075361 · doi:10.3138/cjpe.22.007

Participatory Impact Pathways Analysis: A Practical Application of Program Theory in Research-for-Development

2007· article· en· W1826075361 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogic modelCitizen journalismFood securityComputer sciencePovertyNarrativeTheory of changeManagement scienceKnowledge managementProcess managementSociologyBusinessEngineeringEconomicsEconomic growthSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: The Challenge Program on Water and Food pursues food security and poverty alleviation through the efforts of some 50 research-for-development projects. These involve almost 200 organizations working in nine river basins around the world. An approach was developed to enhance the developmental impact of the program through better impact assessment, to provide a framework for monitoring and evaluation, to permit stakeholders to derive strategic and programmatic lessons for future initiatives, and to provide information that can be used to inform public awareness efforts. The approach makes explicit a project’s program theory by describing its impact pathways in terms of a logic model and network maps. A narrative combines the logic model and the network maps into a single explanatory account and adds to overall plausibility by explaining the steps in the logic model and the key risks and assumptions. Participatory Impact Pathways Analysis is based on concepts related to program theory drawn from the fields of evaluation, organizational learning, and social network analysis.

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.

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)0,147
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1470,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,816
Tête enseignante GPT0,698
Écart entre enseignants0,118 · 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