Using Realistic Evaluation to understand how interventions work on dairy farms
Notice bibliographique
Résumé
Interventions that aim to help farmers change on-farm practices recommend that advisors communicate effectively with farmers, work collaboratively to set goals and provide farmers with resources that are applicable to the farm context. We developed an intervention that aimed to help farmers modify and use a standard operating procedure (SOP) for colostrum management; failure of passive transfer of immunoglobulins is common on dairy farms and SOPs for colostrum management are increasingly required by farm animal welfare assurance programs. We used Realistic Evaluation to evaluate whether, how and why our intervention to help farmers modify and use SOPs for colostrum management facilitated change and provide recommendations based on our approach that can improve the design and implementation of future interventions. We used a multiple case study on five farms over 8 months, collecting data through interviews, participant observation, document analysis and field notes. We identified three mechanisms that influenced whether participants modified and used their SOP. The purpose mechanism distinguished between participants who thought the aim of the SOP was for farm staff to learn and understand how to complete a task versus those who thought that the SOP was only useful for compliance with assurance programs. The utility mechanism distinguished between participants who thought that the SOP would be helpful for daily use on their farm, versus those who did not. The physical text mechanism distinguished between participants who used the templates we provided to modify and use their SOP, versus those who did not. A key contextual factor on all farms was participant belief of having capable and engaged staff on their farm; modification and use of the SOP did not occur unless this was the case. To facilitate change, intervention developers should actively participate in the intervention to develop an understanding of farmer needs, understand the purpose behind different goals set by farmers and integrate tools, advice and resource demonstrations when possible. We conclude that Realistic Evaluation is a useful framework for evaluating how contexts and mechanisms generate outcomes on farms, and to understand how, and in which contexts, complex interventions facilitate change. We suggest that this approach can improve the success of interventions and help direct the approaches used on different farms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».