Advancing the Measurement of Collective Community Capacity and the Evaluation of Community Capacity‐Building Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although more communities, practitioners, and policymakers are recognizing the value of community capacity‐building initiatives, more valid, reliable, and pragmatic measures of collective community capacity are needed to evaluate the effectiveness of such efforts. Over the past 6 years, there has been significant work to advance the measurement and evaluation of collective community capacity‐building initiatives. Accomplishments include the design, testing, and implementation of the Adverse Childhood Experiences (ACEs) and Resilience Collective Community Capacity (ARC3) Survey; the adaptation of the ARC3 Survey for a broader range of community capacity‐building initiatives such as the Collective Community Capacity (C3) Survey; and testing of the C3 Survey in over thirty communities in the United States, Canada, and United Kingdom. These advances will produce more valid, reliable, and pragmatic measures and community capacity‐building models that will contribute to the theory and practice of community‐level change. This chapter highlights work completed over 6 years to develop and test a valid and reliable measure of collective community capacity.
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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 | 0,138 | 0,280 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».