Doing participatory evaluation in Indigenous contexts - methodological issues and questions
Notice bibliographique
Résumé
In countering the legacies of colonisation, aboriginal communities across Canada are beginning to mount their own locally inspired and developed initiatives in business, health, welfare and education to address needs that they have identified. This paper reports on one such initiative created and launched by the Cree Nation of Wemindji (in Quebec, Canada), called COOL (Challenging Our Own Limits) or Nigawchiisuun. The paper briefly outlines the creation, development and implementation of COOL and the theoretical and methodological framework that supports the project. The paper is organized into three sections. First, a brief background and discussion of the origins, impetus and eventual launch of COOL; second, a general theoretical framework situating participatory evaluation (PE) in relation to the broader field of participatory action research (PAR); and third, the implications and potential of this methodology for indigenous research. The paper concludes with remarks on participatory evaluation as an indigenous alternative to mainstream program evaluation and related managerial technologies.
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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 | 0,555 | 0,496 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,044 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».