Linking user and staff perspectives in the evaluation of innovative transition projects for youth with disabilities
Notice bibliographique
Résumé
A key challenge in formative evaluation is to gather appropriate evidence to inform the continuous improvement of initiatives. In the absence of outcome data, the programme evaluator often must rely on the perceptions of beneficiaries and staff in generating insight into what is making a difference. The article describes the approach adopted in an evaluation of 15 innovative projects supporting school-leavers with disabilities in making the transition to education, work and life in community settings. Two complementary processes provided an insight into what project staff and leadership viewed as the key project activities and features that facilitated successful transition as well as the areas of quality of life (QOL) that participants perceived as having been impacted positively by the projects. A comparison was made between participants' perceptions of QOL impact with the views of participants in services normally offered by the wider system. This revealed that project participants were significantly more positive in their views than participants in traditional services. In addition, the processes and activities of the more highly rated projects were benchmarked against less highly rated projects and also with usually available services. Even in the context of a range of intervening variables such as level and complexity of participant needs and variations in the stage of development of individual projects, the benchmarking process indicated a number of project characteristics that were highly valued by participants.
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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 | 0,249 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».