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Enregistrement W2945434485 · doi:10.56645/jmde.v15i32.513

Communication for Social Change

2019· article· en· W2945434485 sur OpenAlexaffabout
Ricardo Ramı́rez, Wendy Quarry

Notice bibliographique

RevueJournal of MultiDisciplinary Evaluation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeci-Capacity buildingPublic relationsPolitical scienceKnowledge managementBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Communication for social change is rarely a stand-alone initiative. More often it is combined with several communication purposes such as networking, organizational visibility, information dissemination, or behavioural change. Purpose: This article reports on an inter-disciplinary, capacity building experiment that combines communication strategy development with Utilization-Focused Evaluation (UFE). Setting: The analysis stems from close to a dozen case studies where we tested a hybrid approach of UFE and communication strategy development. Our partners were research teams in a variety of areas including open education, open and collaborative science, Internet privacy, cyber-security, and open data. The Networked Economies Program of the International Development Research Centre (IDRC, Ottawa) funded each one of the research teams. The partners were based in different countries and had a global reach. Intervention: The authors are members of a research project entitled “Designing Evaluation and Communication for Impact” (DECI) that provides mentoring in evaluation and communication to partners. This article focuses mainly on lessons from DECI-2, the second phase of the project that was operational from 2012-2017. DECI is led by a team in Canada and has engaged regional mentors based in Latin America, Asia and East Africa, who have provided much of the capacity building support to partners in their regions. At the end of each mentoring cycle, the DECI team produced a case study summarizing the experience. The collection of these case studies is the basis for this article. Research Design: This article is a meta-evaluation of the experiences gained from the mentoring. It brings the findings from the grounded work and seeks to find theoretical insights from the evaluation and communication literature. Existing family trees in evaluation and communication are reviewed in search for commonalities that underlie the hybrid decision-making framework. Data Collection and Analysis: The article leans on the findings of the case studies and the hybrid framework. Our analysis builds on earlier work by the authors in communication for social change. In particular, we analyze a common pattern where communication strategies tend to encompass several purposes in tandem. We refer to the planning steps in utilization-focused evaluation as a structured decision-making process that can help organize communication planning. Finally, we reflect on the benefits of formulating communication objectives that can be tracked or measured. Findings: The hybrid decision-making framework allows communication planners to add some rigor to their strategies. At the same time, it invites evaluators to introduce evaluation questions about the outcomes of a communication intervention. An external evaluation of the DECI-2 project concluded that the combined decision-making process enabled partners to become better at adaptive management. The process introduced reflection spaces and helped teams adjust their projects as research findings emerged, and as conditions shifted in the policy arenas that they sought to influence.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,021
Communication savante0,0150,013
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,011

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 Opus0,492
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,090 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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