MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2791138626 · doi:10.1177/1035719x0500500104

The Development of a Logic Model for the Protection against Family Violence Act: An Incremental Approach

2005· article· en· W2791138626 sur OpenAlexaffabout
Janice Laycock

Notice bibliographique

RevueEvaluation Journal of Australasia · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensGovernment of Northwest Territories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationJurisdictionEconomic JusticeProcess (computing)Domestic violencePolitical scienceLawComputer sciencePoison controlMedicineHuman factors and ergonomicsEnvironmental healthProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On 1 April 2005 the Northwest Territories (NWT) became the seventh jurisdiction in Canada to implement family violence legislation. The NWT Protection Against Family Violence Act (PAFVA) is civil legislation designed to protect victims of family violence, improve access to the justice system, and provide a wider range of remedies than were available under existing civil legislation. It also provides a proactive framework that can be used when the grounds to lay a criminal charge may not exist. This article describes a process that was followed during the implementation period to clarify the intentions and delivery of the PAFVA program. This process involved the iterative development of a logic model. The process of development had two unique features; first it involved the clarification of a program from legislation, and second, it involved an incremental approach to logic development. Despite attention given to program clarification in the evaluation literature, there is little information on how to handle the translation of legislation through such processes. Thus, this paper is a contribution to this gap in evaluation knowledge by detailing the process followed and the lessons learned. The following section presents a contextual overview of the PAFVA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,379
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,112 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEvaluation Journal of AustralasiaMême sujetEvaluation and Performance AssessmentTravaux en français237 207