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Enregistrement W1974257054 · doi:10.1177/0163278703026002005

Evaluability Assessment

2003· article· en· W1974257054 sur OpenAlex
Wilfreda E. Thurston, J. R. Graham, Jennifer Hatfield

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.

Notice bibliographique

RevueEvaluation & the Health Professions · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogic modelProcess (computing)Process managementOutcome (game theory)Product (mathematics)Key (lock)Theory of changeProgram evaluationReflection (computer programming)PsychologyManagement scienceKnowledge managementMedical educationMedicineNursingComputer sciencePolitical scienceSociologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a local cross-cultural health service program as a framework, the authors describe the process of an evaluability assessment (EA) and illustrate how it can be a catalyst for program change. An EA is a process that improves evaluation. The key product was a logic model, which traces the links between objectives, activities, and outcomes. Four key insights emerged. First, the distinction of who was included and excluded in the target population, originally ambiguous, was clearly defined. Second, through the development of the logic model, staff members were able to analyze their goals and assumptions and critically explore possible gaps between expected outcomes and activities. Third, the EA enabled reflection on and clarification of both process and outcome measures. Finally, global goals were pared down to better match the project capacity. Developing an evaluability assessment was a cost-effective way to collaborate with staff to develop a clearer, more evaluable project.

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)0,127
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1270,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,001

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 Opus0,592
Tête enseignante GPT0,676
Écart entre enseignants0,085 · 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