MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2996731041 · doi:10.3138/cjpe.68004

Revisiting Contribution Analysis

2019· article· en· W2996731041 sur OpenAlexvenueno aff
John Mayne

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationSet (abstract data type)EpistemologyPositive economicsCausal analysisNarrativeKey (lock)SociologyEconomicsComputer scienceEconometricsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: The basic ideas behind contribution analysis were set out in 2001. Since then, interest in the approach has grown and contribution analysis has been operationalized in different ways. In addition, several reviews of the approach have been published and raise a few concerns. In this article, I clarify several of the key concepts behind contribution analysis, including contributory causes and contribution claims. I discuss the need for reasonably robust theories of change and the use of nested theories of change to unpack complex settings. On contribution claims, I argue the need for causal narratives to arrive at credible claims, the limited role that external causal factors play in arriving at contribution claims, the use of robust theories of change to avoid bias, and the fact that opinions of stakeholders on the contribution made are not central in arriving at contribution claims.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,145
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,252
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1450,252
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0120,010
Études des sciences et des technologies0,0080,027
Communication savante0,0150,031
Science ouverte0,0070,016
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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.

Tête enseignante Opus0,274
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Program EvaluationMême sujetEvaluation and Performance AssessmentTravaux en français237 207