Evaluation2 – Evaluating the national evaluation system in South Africa: What has been achieved in the first 5 years?
Notice bibliographique
Résumé
Background: South Africa has pioneered national evaluation systems (NESs) along with Canada, Mexico, Colombia, Chile, Uganda and Benin. South Africa’s National Evaluation Policy Framework (NEPF) was approved by Cabinet in November 2011. An evaluation of the NES started in September 2016.Objectives: The purpose of the evaluation was to assess whether the NES had had an impact on the programmes and policies evaluated, the departments involved and other key stakeholders; and to determine how the system needs to be strengthened.Method: The evaluation used a theory-based approach, including international benchmarking, five national and four provincial case studies, 112 key informant interviews, a survey with 86 responses and a cost-benefit analysis of a sample of evaluations.Results: Since 2011, 67 national evaluations have been completed or are underway within the NES, covering over $10 billion of government expenditure. Seven of South Africa’s nine provinces have provincial evaluation plans and 68 of 155 national and provincial departments have departmental evaluation plans. Hence, the system has spread widely but there are issues of quality and the time it takes to do evaluations. It was difficult to assess use but from the case studies it did appear that instrumental and process use were widespread. There appears to be a high return on evaluations of between R7 and R10 per rand invested.Conclusion: The NES evaluation recommendations on strengthening the system ranged from legislation to strengthen the mandate, greater resources for the NES, strengthening capacity development, communication and the tracking of use.
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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 | 0,337 | 0,316 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».