Managing Tensions Between Evaluation and Research
Notice bibliographique
Résumé
Developmental evaluation (DE), essentially conceptualized by Patton over the past 30 years, is a promising evaluative approach intended to support social innovation and the deployment of complex interventions. Its use is often justified by the complex nature of the interventions being evaluated and the need to produce useful results in real time. Despite its potential advantages, DE appears not to have been very widely used in research. The authors of this article decided to use this emergent approach in two evaluative research projects in health promotion. This article, coming out of their experiences, aims to assess the appropriateness of DE in research and describes issues related to its use. First, DE is presented, along with the potential advantages of its use in research. This is followed by a discussion of tensions related its application encountered in two studies carried out by the authors. The key issues are related to the links between academic and evaluative objectives, the dual role of researcher and consultant, and the temporality of the process. Finally, weighing the advantages of DE against its challenges, the authors conclude with a diagnosis regarding the application of this approach in research.
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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 | 0,730 | 0,698 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,101 |
| Communication savante | 0,049 | 0,051 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,042 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».