Developmental evaluation during the COVID-19 pandemic: Practice-based learnings from projects in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we explore experiences and learnings from adapting to challenges encountered in implementing three Developmental Evaluations (DE) in British Columbia, Canada within the evolving context of the COVID-19 pandemic. We situate our DE projects within our approach to the DE life cycle and describe challenges encountered and required adaptations in each phase of the life cycle. Regarding foundational aspects of DEs, we experienced challenges with relationship building, assessing and responding to the context, and ensuring continuous learning. These challenges were related to suboptimal embeddedness of the evaluators within the evaluated projects. We adapted by leveraging online channels to maintain communications and securing stakeholder engagement by assuming non-traditional DE roles based on our knowledge of the context to support project goals. Additional challenges experienced with mapping the rationale and goals of the projects, identifying domains for assessment, collecting data, making sense of the data and intervening were adapted to by facilitating online workshops, collecting data online and through proxy evaluators, while sharing methodological insights within the evaluation team. During evolving crises, like the COVID-19 pandemic, evaluators must embrace flexibility, leverage, and apply their knowledge of the evaluation context, lean on their strengths, purposefully reflect and share knowledge to optimise their DEs.
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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 | 0,047 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».