L’implication des détenteurs d’enjeux (stakeholders) au sein de la démarche d’évaluation de programme: problème et/ou solution ?
Notice bibliographique
Résumé
Considérant le peu d’articles publiés dans la revue Mesure et évaluation en éducation qui portent sur l’évaluation de programme, nous avons décidé de traiter de l’implication des détenteurs d’enjeux, compte tenu de l’intérêt qu’elle soulève. La première partie de l’article développe cette thématique, ce qui permet de distinguer deux problèmes, soit la sélection des participants et les modalités d’inclusion. La seconde partie consiste en une analyse des articles pertinents dans la revue en vue d’apporter des éléments de solution. Ainsi, si l’implication des détenteurs d’enjeux s’avère une solution que personne ne nie afin d’assurer la crédibilité de la démarche évaluative, il n’en demeure pas moins que son application pose plusieurs problèmes, ce qui nous amène à conclure qu’elle constitue certes une solution et aussi un problème.
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 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 | 0,151 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,017 |
| Communication savante | 0,024 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».