The Changing Landscape of Development Evaluation Training: A Rapid Review
Notice bibliographique
Résumé
The World Bank Independent Evaluation Group (IEG) works to improve development results through excellence in evaluation. A key part of this mandate focuses on developing the Bank’s client countries’ capacities in monitoring and evaluation. To this end, IEG developed the International Program for Development Evaluation Training (IPDET) in 2001, and this executive training program has been implemented since then in partnership with Carleton University in Ottawa, Canada. IPDET is managed by Carleton University but has received substantial in-kind (through technical experts) and financial support over the years from IEG. IPDET was conceived to offer a one-of-a-kind learning program for filling a gap in development evaluation training. However, there is broad recognition that the landscape is changing, with increasing numbers of organizations providing monitoring and evaluation (ME) training in some form, an evolving mix of formal graduate degree and certificate programs preparing evaluators, innovations in learning supported by new technologies, and the growing engagement of local networks and evaluation associations in evaluation capacity development. In this context, IEG has commissioned a rapid review of the current landscape for ME training to develop an understanding of the current context in which IPDET operates. Finally, training programs focused specifically on development evaluation were of particular interest for this review. The distinction between ‘evaluation’ and ‘development evaluation’ is arguably an important one, with increasing attention focused on what kinds of peer groups and curriculum are needed to effectively build the ME skills and knowledge relevant for a developing country context.
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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 | 0,139 | 0,218 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».