Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evaluation is at the cusp of two urgent challenges: indigenous evaluation and sustainability. How we respond to these challenges can dramatically affect the future of evaluation. A sustainability‐ready evaluation will be transformative. It will be an evaluation that recognizes that human and natural systems are coupled, and that evaluation portfolios are now and will increasingly be affected by our connections to natural system forces including climate. Sustainability‐ready evaluation will be an evaluation that reaches well past the intervention to important public policy goals and to key sustainability challenges. Evaluating coupled human and natural systems will be challenging. Fortunately, technical barriers do not prevent us from starting to infuse sustainability into evaluation; the barriers are social and associated with the worldview and vision of evaluation. To facilitate the development of sustainability‐ready evaluation, this paper provides an initial checklist and references to useful resources. Absent transformations to become sustainability‐ready evaluation will lack relevance for many of the current and future key issues of our times. Fields lacking relevance are themselves not sustainable.
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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 | 0,620 | 0,594 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,047 |
| Communication savante | 0,042 | 0,049 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,040 | 0,052 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».