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Enregistrement W2128827052 · doi:10.1177/1356389009105884

Critical Connections between Participatory Evaluation, Organizational Learning and Intentional Change in Pluralistic Organizations

2009· article· en· W2128827052 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEvaluation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPraxisCitizen journalismSociologyResistance (ecology)Process (computing)Organizational learningParticipatory action researchOrganization developmentEpistemologyPsychologyKnowledge managementPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,211 · 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