A refined method for theory-based evaluation of the societal impacts of research
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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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 | 0,282 | 0,408 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».