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Enregistrement W2113822265 · doi:10.22230/cjnser.2013v4n2a143

Exploring the perspectives of International Nongovernmental Organizations (INGOs) on the use of program evaluation and impact assessment in their work

2013· article· en· W2113822265 sur OpenAlexaffvenueabout
Stan Yu, Darrell McLaughlin

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of nonprofit and social economy research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceValuation (finance)Work (physics)HumanitiesManagementBusinessAccountingEconomicsEngineeringPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the twenty-first century, the call for International Non-governmental Organizations (INGOs) to demonstrate their effectiveness has become popularized. This has given rise to scholarly attention examining the roles of program evaluation and impact assessment in assisting INGOs in demonstrating their effectiveness. While previous studies suggest that INGOs actively conduct program evaluation and impact assessment, this article explores the perspectives of two Canadian INGOs on how they understand, use, and experience evaluation and assessment as it relates to their work. Our study uncovers three continuing challenges: evaluation and assessment are largely descriptive and lack more sophisticated analyses; efforts to conduct evaluation and assessment are consolidated within organizations’ head offices, while staff members and volunteers are largely excluded; and evaluation and assessment remain rooted in the paradigm of quantifiable results, which do not truly reflect the nature of work being conducted on the ground. Au vingt-et-unième siècle, on veut de plus en plus que les organisations non gouvernementales internationales (ONGI) démontrent leur efficacité. Ce désir a motivé les chercheurs à se pencher sur les évaluations de programme et les études d’impact pour voir dans quelle mesure celles-ci peuvent aider les ONGI à montrer qu’elles sont efficaces. Des études antérieures suggèrent que les ONGI mènent de manière concertée des évaluations de programme et des études d’impact. Cet article explore comment aujourd’hui deux ONGI canadiens comprennent, utilisent et vivent l’évaluation et la mesure de leur travail. Notre étude relève trois défis actuels : l’évaluation et la mesure tendent à être descriptives sans offrir d’analyses plus poussées; ce sont les sièges sociaux des organismes qui gèrent l’évaluation et la mesure en excluant ainsi bon nombre de fonctionnaires et volontaires; l’évaluation et la mesure se limitent au paradigme des résultats mesurables et par conséquent elles ne reflètent pas nécessairement le véritable travail mené sur le terrain.

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)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0340,057
Communication savante0,0270,009
Science ouverte0,0030,018
Intégrité de la recherche0,0050,014
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 Opus0,580
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,053 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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