Evaluation Literacy: Perspectives of Internal Evaluators in Non-Government Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: While there is an abundance of literature on evaluation use, there has been little discussion regarding internal evaluators’ role in promoting evaluation use. Evaluation can be undervalued if context is not taken into consideration. Evaluation literacy is needed to make evaluation more appropriate, understandable, and accessible, particularly in non-government organizations (NGOs) where there is a growing focus on demonstrable outcomes. Evaluation literacy refers to an individual’s understanding and knowledge of evaluation and is an essential component of embedding evaluation into organizational culture. In recognition of the value of the internal perspective, a small exploratory exercise was undertaken to reveal internal evaluator roles and ways of engaging with colleagues around evaluation. Th e exercise examined a key question: What is the role of evaluation literacy in internal evaluation in the non-government sector? Three Australian auto-narrative examples from internal evaluators highlight evaluation literacy and locate it among the multiplicity of roles required for optimal evaluation uptake. Analysis of the narratives revealed the underlying issues affecting evaluation use in NGOs and the skills needed to motivate and enable others to access, understand, and use evaluation information. Responding to the call for expanded research into internal evaluation from a practice perspective, the authors hope that the findings will stimulate a wider conversation and further advance understanding of evaluation literacy.
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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 | 0,086 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,038 |
| Communication savante | 0,024 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».