Notice bibliographique
Résumé
There is currently a paucity of literature in the field of evaluation regarding the practice of reflection and reflexivity and a lack of available tools to guide this practice—yet using a reflexive model can enhance evaluation practice. This paper focuses on the methods and results of a reflexive inquiry that was conducted during a participatory evaluation of a project targeting homelessness and mental health issues. I employed an action plan composed of a conceptual model, critical questions, and intended activities. The field notes made throughout the reflexive inquiry were analyzed using thematic content analysis. Results clustered in categories of power and privilege, evaluation politics, the applicability of the action plan, and outcomes. In this case study, reflexivity increased my competence as an evaluation professional: The action plan helped maintain awareness of how my personal actions, thoughts, and personal values relate to broader evaluation values—and to identify incongruence. The results of the study uncovered hidden elements and heightened awareness of subtle dynamics requiring attention within the evaluation and created opportunities to challenge the influence of personal biases on the evaluation proceedings. This reflexive model allowed me to be a more responsive evaluator and can improve practice and professional development for other evaluators.
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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 | 0,636 | 0,625 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,138 |
| Communication savante | 0,035 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».