Interactive Logic Models: Using Design and Technology to Explore the Effects of Dynamic Situations on Program Logic
Notice bibliographique
Résumé
Logic models are commonly used by evaluators to illustrate relationships among a program's inputs, activities, outputs, and outcomes. They are useful in helping intended users develop programs, communicate a program's theory of change, and design evaluations. However, as static documents, logic models can be challenging to build, work with, and present to stakeholders, especially for large and complex programs. Challenged by this inadequacy of static logic models, a program evaluator turned to a graphic designer and a software developer for help. Together, this interdisciplinary group developed web-based software (Dylomo) that allows evaluators to create logic models that better communicate the logic within the model. In this paper, we describe the process by which this interdisciplinary group created this new technology—including a user-testing experience at the Canadian Evaluation Society Conference in Canada in June 2016—to build and present logic models that use interactivity and allow program evaluators to more easily demonstrate the logic within a complex program and to visually explore the potential effects of changes within the program's landscape. This software is freely available on the web, so readers can apply it to their own evaluation practice.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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; 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 ».