RAMESES II reporting standards for realist evaluations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Realist evaluation is increasingly used in health services and other fields of research and evaluation. No previous standards exist for reporting realist evaluations. This standard was developed as part of the RAMESES II project. The project's aim is to produce initial reporting standards for realist evaluations. METHODS: We purposively recruited a maximum variety sample of an international group of experts in realist evaluation to our online Delphi panel. Panel members came from a variety of disciplines, sectors and policy fields. We prepared the briefing materials for our Delphi panel by summarising the most recent literature on realist evaluations to identify how and why rigour had been demonstrated and where gaps in expertise and rigour were evident. We also drew on our collective experience as realist evaluators, in training and supporting realist evaluations, and on the RAMESES email list to help us develop the briefing materials. Through discussion within the project team, we developed a list of issues related to quality that needed to be addressed when carrying out realist evaluations. These were then shared with the panel members and their feedback was sought. Once the panel members had provided their feedback on our briefing materials, we constructed a set of items for potential inclusion in the reporting standards and circulated these online to panel members. Panel members were asked to rank each potential item twice on a 7-point Likert scale, once for relevance and once for validity. They were also encouraged to provide free text comments. RESULTS: We recruited 35 panel members from 27 organisations across six countries from nine different disciplines. Within three rounds our Delphi panel was able to reach consensus on 20 items that should be included in the reporting standards for realist evaluations. The overall response rates for all items for rounds 1, 2 and 3 were 94 %, 76 % and 80 %, respectively. CONCLUSION: These reporting standards for realist evaluations have been developed by drawing on a range of sources. We hope that these standards will lead to greater consistency and rigour of reporting and make realist evaluation reports more accessible, usable and helpful to different stakeholders.
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 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 | 0,673 | 0,826 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,023 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,013 |
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 ».