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Enregistrement W3101505332 · doi:10.3138/cjpe.69796

Application of an Evaluation Framework for Extra-Organizational Communities of Practice: Assessment and Refinement

2020· article· en· W3101505332 sur OpenAlexaffvenueabout
Kaileah McKellar, Whitney Berta, Rhonda Cockerill, Donald C. Cole, Johanne Saint-Charles

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementCommunity of practiceReflection (computer programming)Work (physics)Content analysisValue (mathematics)Qualitative researchPsychologySociologyComputer sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Communities of practice (CoPs) are groups of people who work together on an ongoing basis and share knowledge and expertise. CoPs exist both within and outside of organizations, although extra-organizational CoPs have received less evaluation attention. The primary objective of this study was to assess the applicability of a multi-level, multiple-value evaluation framework for extra-organizational CoPs. Qualitative interviews were conducted with an extra-organizational CoP—the Canadian Community of Practice in Ecosystems Approaches to Health (CoPEH-Canada). The evaluation framework oriented both the member interview guide and the deductive content analysis. The findings showed that the evaluation framework was sufficiently comprehensive to capture the values generated. Following reflection on these findings, challenges in its application and suggested revisions to the framework are provided; also discussed are limitations and strengths, evaluation research next steps, and the opportunities for future applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,395
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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