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Enregistrement W4283033908 · doi:10.1177/10982140211056913

Developing Evaluation Approaches for an Anti-Human Trafficking Housing Program

2022· article· en· W4283033908 sur OpenAlex
Rebecca J. Macy, Amanda Eckhardt, Christopher J. Wretman, Ran Hu, Jeong-Suk Kim, Xinyi Wang, Cindy Bombeeck

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Evaluation · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentProtocol (science)Program evaluationEvaluation methodsHuman traffickingPublic relationsBest practicePsychologyProcess managementPolitical scienceEngineering ethicsBusinessMedicineEngineeringPublic administrationPedagogyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing number of anti-trafficking organizations and funding for anti-trafficking services have greatly out-paced evaluative efforts resulting in critical knowledge gaps, which have been underscored by recent recommendations for the development of greater evaluation capacity in the anti-trafficking field. In response to these calls, this paper reports on the development and feasibility testing of an evaluation protocol to generate practice-based evidence for an anti-trafficking transitional housing program. Guided by formative evaluation and evaluability frameworks, our practitioner-researcher team had two aims: (1) develop an evaluation protocol, and (2) test the protocol with a feasibility trial. To the best of our knowledge, this is one of only a few reports concerning anti-trafficking housing program evaluations, particularly one with many foreign-national survivors as evaluation participants. In addition to presenting evaluation findings, the team herein documented decisions and strategies related to conceptualizing, designing, and conducting the evaluation to offer approaches for future 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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,224 · 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