Understanding and evaluating the impact of integrated problem-oriented research programmes: Concepts and considerations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Researchers and research organizations are under increasing pressure to demonstrate that their work contributes to positive change and helps solve pressing societal challenges. There is a simultaneous trend towards more engaged transdisciplinary research that is complexity-aware and appreciates that change happens through systems transformation, not only through technological innovation. Appropriate evaluation approaches are needed to evidence research impact and generate learning for continual improvement. This is challenging in any research field, but especially for research that crosses disciplinary boundaries and intervenes in complex systems. Moreover, evaluation challenges at the project scale are compounded at the programme scale. The Forest, Trees and Agroforestry (FTA) research programme serves as an example of this evolution in research approach and the resulting evaluation challenges. FTA research is responding to the demand for greater impact with more engaged research following multiple pathways. However, research impact assessment in the CGIAR (Consultative Group on International Agricultural Research) was developed in a technology-centric context where counterfactual approaches of causal inference (experimental and quasi-experimental) predominate. Relying solely on such approaches is inappropriate for evaluating research contributions that target policy and institutional change and systems transformation. Instead, we propose a multifaceted, multi-scale, theory-based evaluation approach. This includes nested project- and programme-scale theories of change (ToCs); research quality assessment; theory-based outcome evaluations to empirically test ToCs and assess policy, institutional, and practice influence; experimental and quasi-experimental impact of FTA-informed ‘large n’ innovations; ex ante impact assessment to estimate potential impacts at scale; and logically and plausibly linking programme-level outcomes to secondary data on development and conservation status.
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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 | 0,258 | 0,326 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,035 |
| Communication savante | 0,024 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».