How impact measurement devices act: the performativity of theory of change, SROI and dashboards
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle