A refined method for theory-based evaluation of the societal impacts of research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With high and increasing expectations for research to have social and environmental impact, there is a corresponding need for appropriate methods to demonstrate (for accountability) and analyze (for learning) whether and how research projects contribute to change processes. Evaluation is especially challenging for problem-oriented research that employs inter- and transdisciplinary approaches and intervenes in complex systems, where experimental and statistical approaches to causal inference are inappropriate. Instead, theory-based evaluation can be applied to identify and test causal processes. This paper presents a detailed explanation of the Outcome Evaluation approach applied in Belcher et al. (2019b). It draws on concepts and approaches used in theory-based program evaluation and the more limited experience of theory-based research evaluation, providing a brief overview of conceptual strengths and limitations of other methods. The paper offers step-by-step guidance on application of the Outcome Evaluation approach, detailing how to: document a theory of change; determine data needs and sources; collect data; manage and analyze data; and present findings. This approach provides a clear conceptual and analytical framework in addition to actor-specific and impact pathway analyses for more precision in the assessment of outcomes. Specifically, the Outcome Evaluation approach: •Conceptualizes research within a complex system and explicitly recognizes the role of other actors, context, and external processes;•Utilizes a detailed actor-centred theory of change (ToC) as the analytical framework; and•Explicitly tests a set of hypotheses about the relationship between the research process/outputs and outcomes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,171 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle