“Advocates Change the World; Evaluation Can Help”: A Literature Review and Key Insights from the Practice of Advocacy Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: It is only since the new millennium that assessments of policy and systems change initiatives have been given much attention in practice or in research. A comprehensive literature review of advocacy in human services non-profit organizations (NGOs) has found a “lack of systemic, rational evaluation and measurement of the effectiveness of advocacy.” Similarly, in a survey of 211 NGOs that undertake advocacy, only one in four (24.6 percent) reported that this work had been evaluated. While the survey was conducted in the United States, it is likely that Canadian NGOs are in a similar situation, not because of a lack of interest or value for evaluation but, rather, because assessing systems change initiatives is challenging territory and NGOs face considerable resource and time constraints that put such evaluation low on the priority list. This article provides a review of key insights from advocacy evaluation practice and research that may help orient and inform NGOs as they decide on evaluation strategies. I will outline the state of the field of systems- and policy-change evaluation in North America as well as its benefits and challenges. Finally, a synthesis of the main steps in advocacy evaluation planning and implementation offers a broad map to NGOs seeking to enhance this practice in their own organizations.
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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 | 0,044 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».