MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2901688885 · doi:10.1177/1098214018796319

Honoring Lived Experience: Life Histories as a Realist Evaluation Method

2018· article· en· W2901688885 sur OpenAlexaff
Emma Richardson, Mary Phillips, Alejandra Colom, Jennica Nichols

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Evaluation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British ColumbiaImpactSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesTehran University of Medical Sciences and Health Services
Mots-clésLived experienceContext (archaeology)Set (abstract data type)PsychologyIndigenousSociologyEpistemologyComputer scienceHistoryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Program participants have been largely excluded as an evidence source in realist evaluations. We test whether and how lived experience as described through life history interviews with pilot program participants can be used as a valid and unique source of data for elucidating context (C)–mechanism (M)–outcome (O) configurations and informing program theory. We use data about “Opening Opportunities,” a program for indigenous adolescent girls in rural Guatemala, to build a theory of change relating to educational attainment. Life histories yield a rich data set that allows probing of quintessential realist questions; capture subtle, hard-to-measure, and longer term contextual factors and mechanisms; elucidate co-occurring CM and MO dyads; help decipher individual- and structural-level contexts; and provide unique additions and refinements to the program theory. Importantly, this work expands potential evidence sources to inform program theory by including the unique insights from those with lived experience.

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)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,365
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,232 · 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
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of EvaluationMême sujetEvaluation and Performance AssessmentTravaux en français237 207