Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,087 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,241 | 0,058 |
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.
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 ».