Systemic evaluation of cross‐border networks of actors: Experience with a German‐Polish‐Czech cooperation project
Notice bibliographique
Résumé
Cross‐border networks of actors constitute a special type of cross‐border cooperation as well as a special kind of network. This form of cooperation is characterized by a high degree of uncertainty, particularly in the case of the Polish‐German and the Czech‐German borders with their problematic history and rather weak traditions of cooperation. Evaluations can help to raise the effectiveness of cross‐border networks. This article refers to the concept of systemic evaluation. Such an evaluation is a collective process of learning and deliberation which is intended to increase the problem‐solving capacity of the system and to involve the participants and users from the beginning of the process. The main question dealt with in this article is how systemic evaluations of cross‐border networks of actors have to be designed and implemented. In the article, a brief survey on the state of art of systemic, participatory cross‐border evaluation is supplemented by a case study of the evaluation of the project Enlarge‐Net. The conclusions include the findings that systemic evaluations cannot be regarded separately from the intervention logic and that evaluators who are dealing with systemic evaluations of cross‐border networks of actors need a diverse tool box and have to adapt their methods to the actual phase of the cooperation.
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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 | 0,040 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; 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 ».