MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2891656379 · doi:10.1002/ev.20346

The Evolving Market for Systematic Evaluation in Canada

2018· article· en· W2891656379 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueNew Directions for Evaluation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationProfessionalizationContext (archaeology)Supply and demandGovernment (linguistics)Supply sideBusinessExploratory researchAffect (linguistics)Public relationsMarketingEconomicsPolitical scienceEconomic growthSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The professionalization of evaluation and the need for educational programs and accreditation has taken on increasing importance in Canada over the 2000s. Central to these issues is the need to understand the nature of the evaluation industry, both from the “supply” and “demand” side. While there have been fragmented discussions about the nature of evaluation in the federal government (e.g., Lahey, 2010; Segsworth, 2005) and the provinces and territories (e.g., Gauthier et al., 2009), there remains a dearth of information about the nature and behavior of the evaluation industry in Canada as a whole. This chapter offers an exploratory investigation into the evaluation industry in Canada, examining both the demand and the supply side, along with a historical context that serves as a backdrop in understanding the current structure of the Canadian industry. The study examines how various factors affect market behavior, and reflects on considerations for the future of the Canadian evaluation industry.

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.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
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 enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,312 · 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