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Enregistrement W2000821194 · doi:10.1177/1098214009340580

Toward Accurate Measurement of Participation

2009· article· en· W2000821194 sur OpenAlexaff
Pierre‐Marc Daigneault, Steve Jacob

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Evaluation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationOperationalizationCitizen journalismStakeholderField (mathematics)Participatory evaluationPsychologySociologyManagement scienceComputer scienceEpistemologyPolitical sciencePublic relationsSocial scienceArtificial intelligenceEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While participatory evaluation (PE) constitutes an important trend in the field of evaluation, its ontology has not been systematically analyzed. As a result, the concept of PE is ambiguous and inadequately theorized. Furthermore, no existing instrument accurately measures stakeholder participation. First, this article attempts to overcome these problems by using the works of G. Goertz (2006) and J. Gerring (1999) on concept formation and evaluation to assess current conceptualizations of PE. Second, an amended version of the framework developed by J. B. Cousins and E. Whitmore (1998) is proposed as an alternative to current conceptualizations. This amended framework is then operationalized and adapted in a participation measurement instrument. The proposed conceptualization and instrument have the potential to contribute to the production of sound empirical knowledge about evaluation and to reflections on PE practice.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,129
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,255
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1290,255
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0080,017
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,471
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,090 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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