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Enregistrement W2604904726 · doi:10.1057/palcomms.2017.17

Evaluating policy-relevant research: lessons from a series of theory-based outcomes assessments

2017· article· en· W2604904726 sur OpenAlexafffund
B. Belcher, Daniel Suryadarma, Aidy Halimanjaya

Notice bibliographique

RevuePalgrave Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesCentre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le DéveloppementCentre for International Forestry ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research ChairsInternational Development Research Centre
Mots-clésContext (archaeology)Theory of changeDocumentationMonitoring and evaluationQuality (philosophy)Psychological interventionEnvironmental resource managementManagement sciencePolitical scienceProcess managementBusinessSociologyPsychologyComputer scienceEngineeringGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The increasing external demand from research funders and research managers to assess, evaluate and demonstrate the quality and the effectiveness of research is well known. Less discussed, but equally important, is the evolving interest and use of research evaluation to support learning and adaptive management within research programmes. This is especially true in a research-for-development context where research competes with other worthy alternatives for overseas development assistance funding and where highly complex social, economic and ecological environments add to evaluation challenges. Researchers and research managers need to know whether and how their interventions are working to be able to adapt and improve their programmes as well as to be able to satisfy their funders. This paper presents a theory-based research evaluation approach that was developed and tested on four policy-relevant research activities: a long-term forest management research programme in the Congo Basin; a large research programme on forests and climate change; a multi-country research project on sustainable wetlands management, and; a research project of the furniture value chain in one district in Indonesia. The first used Contribution Analysis and the others used purpose-built outcome evaluation approaches that combined concepts and methods from several approaches. Each research evaluation began with documentation of a theory of change (ToC) that identified key actors, processes and results. Data collected through document reviews, key informant interviews and focus group discussions were analysed to test the ToCs against evidence of outcomes in the form of discourse, policy formulation and practice change. The approach proved valuable as a learning tool for researchers and research managers and it has facilitated communication with funders about actual and reasonable research contributions to change. Evaluations that employed a participatory approach with project scientists and partners noticeably supported team learning about past work and about possible adaptations for the future. In all four cases, the retrospective ToC development proved challenging and resulted in overly-simplistic ToCs. Further work is needed to draw on social scientific theories of knowledge translation and policy processes to develop and further test more sophisticated theories of change. This theory-based approach to research evaluation provides a valuable means of assessing research effectiveness (summative value) and supports learning and adaptation (formative value) at the project or programme scale. The approach is well suited to the research-for-development projects represented by the case studies, but it should be applicable to any research that aspires to have a societal impact. This article is published as part of a collection on the future of research assessment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,711
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,724
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7110,724
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0160,014
Études des sciences et des technologies0,0070,024
Communication savante0,0280,029
Science ouverte0,0110,018
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,813
Tête enseignante GPT0,703
Écart entre enseignants0,110 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
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

Citations43
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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