Using evaluation theory in priority setting and resource allocation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Public sector interest in methods for priority setting and program or policy evaluation has grown considerably over the last several decades, given increased expectations for accountable and efficient use of resources and emphasis on evidence-based decision making as a component of good management practice. While there has been some occasional effort to conduct evaluation of priority setting projects, the literatures around priority setting and evaluation have largely evolved separately. In this paper, the aim is to bring them together. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: The contention is that evaluation theory is a means by which evaluators reflect upon what it is they are doing when they do evaluation work. Theories help to organize thinking, sort out relevant from irrelevant information, provide transparent grounds for particular implementation choices, and can help resolve problematic issues which may arise in the conduct of an evaluation project. FINDINGS: A detailed review of three major branches of evaluation theory--methods, utilization, and valuing--identifies how such theories can guide the development of efforts to evaluate priority setting and resource allocation initiatives. Evaluation theories differ in terms of their guiding question, anticipated setting or context, evaluation foci, perspective from which benefits are calculated, and typical methods endorsed. ORIGINALITY/VALUE: Choosing a particular theoretical approach will structure the way in which any priority setting process is evaluated. The paper suggests that explicitly considering evaluation theory makes key aspects of the evaluation process more visible to all stakeholders, and can assist in the design of effective evaluation of priority setting processes; this should iteratively serve to improve the understanding of priority setting practices themselves.
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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 | 0,198 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,042 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».