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Enregistrement W2025194027 · doi:10.1177/0193841x12458103

Measuring Stakeholder Participation in Evaluation

2012· article· en· W2025194027 sur OpenAlexaff
Pierre‐Marc Daigneault, Steve Jacob, Joël Tremblay

Notice bibliographique

RevueEvaluation Review · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationReliability (semiconductor)StakeholderSample (material)Convergent validityPsychologyGeneralizability theorySample size determinationScale (ratio)StatisticsApplied psychologyPsychometricsClinical psychologyMathematicsEconomicsDevelopmental psychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stakeholder participation is an important trend in the field of program evaluation. Although a few measurement instruments have been proposed, they either have not been empirically validated or do not cover the full content of the concept. OBJECTIVES: This study consists of a first empirical validation of a measurement instrument that fully covers the content of participation, namely the Participatory Evaluation Measurement Instrument (PEMI). It specifically examines (1) the intercoder reliability of scores derived by two research assistants on published evaluation cases; (2) the convergence between the scores of coders and those of key respondents (i.e., authors); and (3) the convergence between the authors' scores on the PEMI and the Evaluation Involvement Scale (EIS). SAMPLE: A purposive sample of 40 cases drawn from the evaluation literature was used to assess reliability. One author per case in this sample was then invited to participate in a survey; 25 fully usable questionnaires were received. MEASURES: Stakeholder participation was measured on nominal and ordinal scales. Cohen's κ, the intraclass correlation coefficient, and Spearman's ρ were used to assess reliability and convergence. RESULTS: Reliability results ranged from fair to excellent. Convergence between coders' and authors' scores ranged from poor to good. Scores derived from the PEMI and the EIS were moderately associated. CONCLUSIONS: Evidence from this study is strong in the case of intercoder reliability and ranges from weak to strong in the case of convergent validation. Globally, this suggests that the PEMI can produce scores that are both reliable and valid.

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)0,200
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,292
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2000,292
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,848
Tête enseignante GPT0,625
Écart entre enseignants0,223 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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

En bref

Citations30
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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