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Enregistrement W3094330052 · doi:10.56645/jmde.v16i36.623

Evaluation Policy and Organizational Evaluation Capacity Building: Application of an Ecological Framework across Cultural Contexts

2020· article· en· W3094330052 sur OpenAlexfundno aff
Hind Al Hudib, Judy Cousins

Notice bibliographique

RevueJournal of MultiDisciplinary Evaluation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of OttawaSaudi Arabian Cultural BureauNational Science Foundation
Mots-clésContext (archaeology)Focus groupConceptual frameworkCapacity buildingSituatedGovernment (linguistics)Public relationsPolitical scienceSociologyPsychologyEnvironmental resource managementGeographyBusinessSocial scienceMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Research on the role and effects of evaluation policy is limited. Some research on the policy’s role in enhancing organizational evaluation capacity (EC) is beginning to accrue but to date it has been limited largely to global Western evaluation contexts. Purpose: We employed an ecological conceptual framework arising from our own empirical research to explore the interface between evaluation policy and EC in non-western contexts. We asked—To what extent does this framework resonate across these contexts? In the selected non-Western context, what are the salient variables moderating the relationship between policy and EC in the selected contexts? Are there differences across countries? Setting: The present research is focused on perceptions about evaluation culture and experiences in two countries situated in the Middle East and North Africa (MENA) region, namely Turkey and Jordan. Intervention: Not applicable. Research design: We conducted focus groups within the respective countries with a combined total of 18 participants associated with country-level voluntary organizations for professional evaluation (VOPE). Participants worked in government, non-governmental aid agencies, universities and private sector organizations. Data collection and analysis: We introduced the focus group participants to our ecological framework and then guided the conversation using semi-structured questions. Data were audio-recorded, transcribed and subsequently thematically analyzed using NVivo. Findings: The ecological framework was found to resonate well but the findings were weighted heavily toward macro-level contextual variables. Even though important contextual and cultural differences between Turkey and Jordan were evident, leadership emerged as a significant meso-level moderating variable in both settings. The discussion of the results included implications for ongoing research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0100,050
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,313
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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