Participatory evaluation for development: Examining research-based knowledge from within the African context
Notice bibliographique
Résumé
Background: Participatory and collaborative approaches to evaluation have grown in popularity in recent years, as program contexts increasingly require more culturally responsive and inclusive approaches to addressing complex community, program and organisational needs.This is particularly the case in development evaluation contexts such as Africa. We recently conducted a systematic review and integration of the literature on participatory evaluation that included the review of 121 empirical studies published in peer-reviewed journals and other outlets (Cousins & Chouinard 2012). In that review, only 21 studies derived from development contexts and, of those, only six from Africa.Objectives: In this article, we considered the applicability and relevance of the thematic discussion by Cousins & Chouinard (2012) to the African development context through a close-up look at research in Africa on participatory evaluation.Method: We carefully examined the African studies and, through a conceptual critique, re-examined the prior thematic analysis.Results: We observed that some themes did not give primacy to context and relationships which are essential considerations in the African context. Further, an emphasis on empowerment-oriented outcomes begs attention to societal, cultural and economic considerations, implication for evaluators’ roles and a deeper understanding of power issues.Conclusion: We concluded that our thematic discussion did not resonate well with participatory evaluation in development contexts and that a much more focused and targeted review and integration of research was warranted.
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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 | 0,289 | 0,278 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,032 |
| Communication savante | 0,020 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».