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Enregistrement W4224940934 · doi:10.3138/cjpe.71050

Realistic Evaluation and the Process-Tracing Method: A Combined Approach to Scrutinizing Causal Mechanisms

2022· article· en· W4224940934 sur OpenAlexvenueno aff
Salah eddine Bouyousfi, Mohamed Sabar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationScrutinyFraming (construction)Process tracingTracingCausal modelComputer scienceProcess (computing)Causal inferencePsychologyManagement scienceProcess managementEpistemologyEconometricsPolitical scienceEngineeringEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This article proposes a methodological contribution for causal mechanism scrutiny by combining realistic evaluation (RE) and the process-tracing method (PTM). To overcome some limits of RE’s operationalization, the combination RE-PTM reinforces RE by breaking down the causal mechanisms and testing them with PTM. This combination was tested as part of a project for the professional integration of young people in difficulty. We developed a theoretical framework involving the framing of RE and used Bayesian logic to test the RE hypotheses. Semi-structured interviews served as the main evidence source. The results of the study support the fact that the RE-PTM combination can address some RE operationalization challenges. The RE-PTM procedure shows that PTM can provide RE with guidance on how to collect and assess data that support the contribution made by an intervention in achieving the expected outcomes.

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)0,099
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0990,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,347
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,190 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
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