Measuring Stakeholder Participation in Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,200 | 0,292 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».