Evaluation Research: A Pragmatic, Program-Focused, Research Strategy for Decision-Makers
Notice bibliographique
Résumé
Human resource development (HRD) practitioners frequently need to gather and organize data to support decisions about programs. Unfortunately, in many work environments there is a short time available to gather data in support of the decision-making process. Yet the ability to develop or use data or to convince others to use data has become the prime concern of decisionmakers. The evaluation research strategy contains four primary features—utility, feasibility, proprietorship, and accuracy. With a philosophical foundation grounded in pragmatism, evaluation research follows a four-level decision-making hierarchy: purpose, techniques, plan, and implementation. In addition, there are nine major purposes. There are two primary participants in evaluation research: the researcher and the stakeholder group. The stakeholder group is included because of the belief that people who have a stake in an evaluation research outcome should be actively and meaningfully involved in shaping that research effort, thus increasing the likelihood of utilization. Evaluation research may be goal-driven; or it may focus on evaluation questions, concerns and issues, program rationales, decisions or problems, or organization (client) needs.
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 | 0,526 | 0,418 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,029 |
| Communication savante | 0,034 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».