Applications of contribution analysis to outcome planning and impact evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Contribution analysis is a structured approach to theory-based impact evaluation originally developed in Canada in the context of Results-Based Management (RBM) although there have been few examples of contribution analysis in practice since Mayne’s original paper (2001). We argue that contribution analysis adds value to other theory-based evaluation approaches by providing a more structured and rigorous approach to participatory evaluation planning, data analysis and reporting. It can be applied in the context of participatory strategic planning and performance monitoring as well as impact evaluation. Examples are drawn from Scotland and Canada in the performance context of RBM in Canada and Outcomes-Based Accountability (OBA) in Scotland. The authors argue that, as a participatory process, contribution analysis strengthens both conceptual and practical understanding of planning/managing for outcomes and implementation and change theories, thus helping to build collaborative capacity within and across partner organizations. For public managers, the contribution analysis process has a strong appeal and practical value when faced with the task of demonstrating the contribution of single organizations to addressing complex social issues while working in partnership with other public agencies facing multiple accountabilities.
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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 | 0,191 | 0,299 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».