Theory-based evaluations: Framing the existence of a new theory in evaluation and the rise of the 5th generation
Notice bibliographique
Résumé
In this article we defend the idea that theory-based evaluations—contribution analysis, logic analysis, and realist evaluation—are complementary components of a new theory in evaluation. We also posit that we are currently observing the emergence of a fifth generation in evaluation: the explanation generation. Theory-based evaluations have featured prominently in the discourse of evaluators since the mid-1980s. They have developed mainly in response to the need for evaluation of complex interventions. In this article we analyze certain approaches that have matured in their design and application. We use the framework of Shadish et al. to analyze the ontological, epistemological, and methodological foundations of various theory-based approaches in evaluation to appraise their similarities and differences. We observe that all these approaches are grounded in critical realism. Similarities seen in their ontological, epistemological, and methodological positionings, as well as their complementarity in terms of the evaluative questions they address, suggest we may be observing the consolidation of a new theory in evaluation and the emergence of a fifth generation.
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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 | 0,056 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,087 |
| Communication savante | 0,018 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».