Critical Connections between Participatory Evaluation, Organizational Learning and Intentional Change in Pluralistic Organizations
Notice bibliographique
Résumé
The current debate around the emergence of participatory approaches in evaluation practice suggests that participatory evaluation may be considered an organizational learning praxis, one which facilitates the development of a holistic process of intentional change. Through critical reflection on how participatory evaluation has been conceptualized, this article offers an overview of some of the contextual challenges encountered when using participatory evaluation to enable the creation of learning environments. Given the pluralistic nature of modern organizations and some contextual constraints, evaluators appear to have largely developed a more instrumental type of learning, which may, paradoxically, result in a significant source of resistance to intentional change. This article proposes a process of capacity building for evaluative research (CBER). This process offers a collaborative way of overcoming unforeseen resistance to intentional change by overcoming the challenges found in the relationship between participatory evaluation and organizational learning. The article concludes by suggesting some epistemological and organizational issues that evaluators should take into account when enabling the implementation of a process of CBER in pluralistic organizations.
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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 | 0,178 | 0,156 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,118 |
| Communication savante | 0,026 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».