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Enregistrement W2801790340 · doi:10.1177/1356389018765487

Theory-based evaluations: Framing the existence of a new theory in evaluation and the rise of the 5th generation

2018· article· en· W2801790340 sur OpenAlexaff
Astrid Brousselle, Jean-Marie Buregeya

Notice bibliographique

RevueEvaluation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversité de SherbrookeUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpistemologyFraming (construction)Complementarity (molecular biology)RealismSociologyComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,004
Études des sciences et des technologies0,0060,087
Communication savante0,0180,024
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,288
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineÉvaluation
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

Citations57
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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