Improving Monitoring and Evaluation in the Civic Tech Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
For nearly a decade, civic tech stakeholders have been creating technology-supported solutions to civic challenges. Globally, the civic tech movement is rapidly professionalizing but has a limited history of documenting evidence of successes and challenges. Robust monitoring and evaluation in the civic tech ecosystem are necessary to create a foundation of knowledge for future initiatives. Monitoring plays a key role in improving services, pivoting approaches and guiding more efficient resource allocation. Evaluation highlights what is working, what is not working, and critically, why? In a sector that merges data, design and technology with user-centred principles, monitoring and evaluation in the civic tech ecosystem have several inherent challenges. This paper suggests that a theory-based evaluation approach called Contribution Analysis has the necessary sophistication and agility to support comprehensive monitoring and evaluation to support the growth and sustainability of the movement. This paper applies the early steps of contribution analysis to two Canadian civic tech projects to demonstrate its feasibility for civic tech.
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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 | 0,299 | 0,293 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,023 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».