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Enregistrement W4239244958 · doi:10.1093/obo/9780199756810-0121

Program Evaluation

2015· reference-entry· en· W4239244958 sur OpenAlexaboutno aff
Jody Fitzpatrick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereference-entry
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummative assessmentFormative assessmentTransparency (behavior)Political sciencePublic relationsAccountabilityProgram evaluationWork (physics)Public administrationMedical educationPsychologyMedicineEngineeringPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Program evaluation involves making use of social science research methods to judge the quality of a program or policy. It typically is designed to provide information to program stakeholders, including funders; public administrators and policymakers; program managers, deliverers, and clients; or citizens in general, about a program and its quality. The purpose may be to help plan a program (needs assessment), to improve an existing program (formative evaluation), or to determine whether to continue or expand a program (summative evaluation). Program evaluation emerged in the United States with Lyndon Johnson’s Great Society and emerged in most European countries in the 1980s. Australia, New Zealand, and Canada have also been leaders in evaluation work. In the United States, most professional evaluators come from education and psychology. In Europe, and some other countries, evaluators are more likely to come from the fields of political science and economics. These differences in disciplinary training interact with and influence the choice of programs to evaluate and the methods used in evaluation studies. Today, pressures for accountability and transparency have led to an expansion of evaluation around the world. Evaluation associations are emerging in Asia (Asia Pacific Evaluation Association, or APEA, 2012), Africa (African Evaluation Association, or AfrEA, 1999), and South America, with several regional and national associations. Evaluators differ from researchers in that they work with a client to define information needs and collect data to meet those needs making use of qualitative, quantitative, and mixed methods as appropriate to the issues being addressed. Current issues in the field include a focus on outcomes, randomized control trials (RCTs), the role of evaluators in pursuing social justice, involving others in evaluation, building organizations’ and countries’ capacity for evaluation, and, a long-term concern, maximizing the use of evaluations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,212
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,212
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0050,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2410,058

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 Opus0,636
Tête enseignante GPT0,619
Écart entre enseignants0,017 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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