Monitoring and Evaluation Processes Critical to Service Provision in South Africa’s Rural-Based Municipalities
Notice bibliographique
Résumé
South African municipalities are at the coalface of service provision, with communities relying on municipal performance for life-impacting services. The impact of effective service delivery or the lack thereof is particularly significant for the poor who generally lack safety nets to cushion themselves against the inadequacies of poorly resourced, mainly rural, municipalities. Although municipalities are distinct entities, they rely on other levels of government for important resources. Further, municipalities draw on the support of other non-government actors to provide public services. In such a scenario, where variously positioned actors contribute to the attainment of the public good, the role of monitoring and evaluation (M & E) is critical as it ensures compliance by each of the role-players in the effective delivery of basic services to communities. What are the complexities of service delivery and the processes through which M & E takes place in rural municipalities? How are the beneficiaries of municipal services included in M & E, and what might be the critical contributors to a functional and all-inclusive M & E process in rural-based municipalities? This conceptual paper, posited in complex systems theory, draws on relevant literature to answer these questions. The conclusion drawn is that while current M & E process are, mainly, monitored through statutory structures; non-statutory structures formed out of ad hoc self-organising models can provide useful forums for monitoring municipal service provision for sustainable livelihoods.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».