To Be or Not to Be a Profession: Pros, Cons and Challenges for Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Debates on the professionalization of evaluation regularly fuel controversies. Evaluation literature contains varied points of view in favour of or against means of restricting access to the profession and quality control mechanisms. This article examines the aims pursued (e.g. institutionalization, quality improvement, ethical practice) and challenges faced by the promoters of the professionalization of evaluation. It also presents the mechanisms and means envisioned in Canada by the Société québécoise d’évaluation de programme (Québec Society of Programme Evaluation: SQEP) designed to address these points. These mechanisms include the drafting process of an evaluation charter, membership of a professional order and evaluator certification. This article is based on a documentary review and an analysis of semi-directed interviews conducted with current and former members of the SQEP and its administrative council. These results help to fuel debates in matters of the professionalization of evaluative practice which arise in most contexts where evaluation has reached a certain maturity.
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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 | 0,450 | 0,377 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,101 |
| Communication savante | 0,042 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».