How impact measurement devices act: the performativity of theory of change, SROI and dashboards
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine the role of devices in assessing the social impact of an organization. The study examines the effects of device and analyst expertise on the contents and conclusions of the report. Design/methodology/approach Six impact reports based on the same data from the same organization were compared to each other, to the charity data and to the devices used. Specific attention is paid to the role of the device’s sociomaterial form and discursive entanglements. Findings The six reports assessed the impact differently from each other and in ways that were consistent with the devices used. The devices performatively reconfigured the charity in impact reports through a series of omissions and misrepresentations which could be traced to the discourses hardwired into the devices themselves. The devices did not simply present the same impact assessment to different audiences or for different purposes, but (mis)represented the charity in specific ways aligned with the discursive entanglements. Research limitations/implications The performativity of sociomaterial impact devices has implications for how researchers approach the study of impact measurement. Practical implications In this study, faithful adherence to an impact device led to greater omissions and misrepresentations than less expert impact assessments. Analysts should be supported to identify biases in their devices and be aware of sorts of omissions and misrepresentations that may result. Faithful adherence may not be the mark of rigorous analysis. Originality/value Performativity of impact measurement devices is explored with a unique data set.
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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 | 0,325 | 0,357 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,121 |
| Communication savante | 0,036 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».