Learning to “Walk the Talk”: Reflexive Evaluation in Community-First Engaged Research
Notice bibliographique
Résumé
While a considerable body of literature advocates for participatory evaluation methodologies within community-centred community-campus engagement (CCE) projects, there has been limited study to date on how a “community-first”, or community-driven approach to CCE may be informed and strengthened by reflexive evaluation practices. Reflexive evaluation involves a critical reflection on the positionality of participants in relation to the processes they are engaged in and attempting to influence. In response to this gap, this article develops a reflexive account of our activities and influence, as academics, within an evaluation of the first phase of the multi-year pan- Canadian CCE project known as Community First: Impacts of Community Engagement (CFICE). Building on the experiences of community and academic partners across a collective reflective evaluation of over forty demonstration projects within Phase I of CFICE, we reflexively examine our own efforts to incorporate common community-first CCE working practices into the evaluation processes to which we contributed. This examination reinforces scholarly assertions about the crucial position of community voices in co-governance of CCE projects, the need to reduce institutional constraints to community participation, and the value of nourishing relationships within CCE work. The approach explored in this article complements more general evaluation methods for practitioners seeking to ensure accountability to community-first values in their work. The article also explores how reflexive evaluation can inform practitioners about deeper personal and collective introspection and transformations related to relationships and processes associated with employing community-first CCE working practices.
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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 | 0,540 | 0,568 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,087 |
| Communication savante | 0,033 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».