Realist evaluations in low- and middle-income countries: reflections and recommendations from the experiences of a foreign researcher
Notice bibliographique
Résumé
Realist evaluation, a methodology for exploring generative causation within complex health interventions to understand 'how, why and for whom' programmes work, is experiencing a surge of interest. Trends indicate that the proliferation in the use of this methodology also applies to research in low- and middle-income countries (LMICs). The value of using realist evaluation for project evaluation is also being noticed by non-governmental organisations (NGOs) and other programme implementers within such contexts. Yet, there is limited exploration of the use of realist evaluations in LMICs, especially their use by foreign researchers. This paper draws on the author's experience of conducting two realist evaluations across three different sub-Saharan African settings: Mundemu, Tanzania; Kabale, Uganda and Marsabit, Kenya. The realist evaluations were used as an operations research methodology to study two NGO community health programmes. This paper highlights four main challenges experienced by the author throughout the methodological process: (1) power imbalances prevalent during realist interviews, (2) working through translation and what this means for identfying Context-Mechanism-Outcome Configurations, (3) limited contextual familiarity and being an 'engaged researcher' and (4) the use or dependence on 'WEIRD' theories (i.e. theories based on the study of Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic people) within testing and refinement. Realist evaluation's enticing and straightforward slogan of finding 'what works, for whom and why' is in contrast to the complexity of the methodology used to generate these results (and often to the results themselves). Striking a balance between theory and pragmatism, while adhering to realist ontological underpinnings of generative causation and retroduction, is no easy task. This paper concludes by providing concrete recommendations for those who want to undertake a realist evaluation, with particular attention to cross-cultural settings, in light of the aforementioned challenges. In doing so, it aims to foster improved methodological rigour and help those engaging in this research methodology to work towards more appropriate and contextually relevant findings.
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 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 | 0,150 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,034 |
| Communication savante | 0,021 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».