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Enregistrement W2221616592

Gauging alignments : an ethnographyically informed method for process evaluation in a community-based intervention

2011· article· en· W2221616592 sur OpenAlexaboutno aff
Bonnie K. Lee, Donna Lockett, Nancy Edwards

Notice bibliographique

RevueOpen ULeth Scholarship (OPUS) (University of Lethbridge) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationPsychological interventionProcess (computing)Intervention (counseling)PsychologyField (mathematics)Program evaluationComputer scienceKnowledge managementApplied psychologyPolitical scienceEpistemology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community-based projects feature multidimensional interventions
\nand interactions within unpredictable contexts. Process
\nevaluations can shed light on variability in outcomes across sites
\nand the reasons why some project outcomes fall short of expectations.
\nThe authors present an ethnographically informed study
\nof the interactive project components in a pilot community-based
\nfalls prevention project that was implemented in 4 communities
\nacross Canada. Ethnographic descriptions and analyses of
\nalignments between multilevelled project components allowed
\nthe researchers to better understand the mechanisms of project
\nevolution at each site and variations in project momentum, mobilization,
\nand sustainability across sites. Primary data sources
\nconsisted of project teleconference transcripts triangulated with
\nlog notes, field notes, and interviews. Descriptions and analyses
\nof alignments may be instrumental to process evaluation.
\nProject adjustments could then be made accordingly in propelling
\nprogress toward program objectives, informing program decisions,
\nand in making sense of variability in program outcomes. Further
\nexploration and operationalization of the alignment concept is
\nrecommended to advance knowledge about how to conduct process
\nevaluations of complex interventions.

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 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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, 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 enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,734
Tête enseignante GPT0,660
Écart entre enseignants0,075 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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