The iterative process of staying relevant in measuring alumni engagement
Notice bibliographique
Résumé
Accurate measurement of alumni engagement has often been described as somewhat of a mythical creature in postsecondary advancement. The task of creating a measurement tool is daunting, not because it cannot be done but rather because the usefulness of the tool is wholly dependent on what is meaningful to the work of the institution in which it resides. Once a tool is developed, appropriately vetted and implemented, it is imperative that sustainable business infrastructure is in place for it to evolve and adapt with institutional changes over time. This paper provides insight on the process that was undertaken at the University of Calgary to evolve and enhance the Alumni Engagement Scoring Model developed prior to the merger of Development and Alumni Engagement in the organisational structure of the institution. Readers will be provided with strategies to diversify and enhance existing tools to meet the needs of new user groups, sustain buy-in of multiple stakeholders through change and implement systems to stay nimble in a progressive environment. In addition, insight will be provided on the process used to make informed decisions on how to determine metrics that would be most useful for the University of Calgary and the reporting that has been developed as a result.
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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 | 0,215 | 0,302 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».