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Enregistrement W2518911850 · doi:10.1093/inthealth/ihw036

How can a Theory of Change framework be applied to short-term international volunteering?

2016· article· en· W2518911850 sur OpenAlexaff
Bethina Loiseau, Benedict Darren, Rebekah Sibbald, Salem A. Raman, Lawrence C. Loh, Helen Dimaras

Notice bibliographique

RevueInternational Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTourism, Volunteerism, and Development
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm (time)Theory of changePublic relationsDeveloping countryLogic modelSocial changeBusinessEconomic growthPublic economicsEconomicsPolitical sciencePublic administrationManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Short-term international volunteering has become enormously popular among individuals from high-income countries who travel to low-income countries to offer support on initiatives often related to health and development. However, their impact on global development is questionable, particularly when volunteer skills are not matched to local needs, or when teams operate outside the local health system. Furthermore, the impact of these volunteer programs is rarely evaluated. Theory of Change is a framework for program design meant to facilitate measurable social change. We propose that a Theory of Change framework, appropriately deployed in the design and conduct of short-term international volunteerism, could help improve volunteer efforts by identifying problems and clearly defining goals, designing and implementing effective strategies, and evaluating the real impacts these have on identified concerns.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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