Assessing policy and practice impacts of social science research: the application of the Payback Framework to assess the Future of Work programme
Notice bibliographique
Résumé
The UK Economic and Social Research Council funded exploratory evaluation studies to assess the wider impacts on society of various examples of its research. The Payback Framework is a conceptual approach previously used to evaluate impacts from health research. We tested its applicability to social sciences by using an adapted version to assess the impacts of the Future of Work (FoW) programme. We undertook key informant interviews, a programme-wide survey, user interviews and four case studies of selected projects. The FoW programme had significant impacts on knowledge, research and career development. While some principal investigators (PIs) could identify specific impacts of their research, PIs generally thought they had influenced policy in an incremental way and informed the policy debate. The study suggests progress can be made in applying an adapted version of the framework to the social sciences. However, some impacts may be inaccessible to evaluation, and some evaluations may occur too early or too late to capture the impact of research on a constantly changing policy environment.
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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 | 0,418 | 0,414 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,034 |
| Communication savante | 0,023 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».