Building coherent monitoring and evaluation plans with the Evaluation Planning Tool for global health
Notice bibliographique
Résumé
Practitioners in global health are called to monitor and evaluate their projects. This keeps projects on track, it meets donor and public demand, and it is a key mechanism by which global health organizations hold themselves accountable and improve their community of practice. However, monitoring and evaluation (M&E) is time- and resource-consuming, bringing into question whether the effort expended on M&E is worth it. While there has been a shift towards emphasizing the learning aspect of M&E, non-governmental organizations (NGOs) and other actors still struggle to get value from their efforts. One reason for this is that M&E plans are often not coherent or employed to their full potential. Theories of change, indicator lists, and data collection become a series of disjointed efforts that do not tie together. They become tick-the-box exercises to satisfy donors rather than a logical approach to draw meaningful findings for stakeholders, governments, and local communities. In this paper, we propose a step-by-step approach to utilizing M&E tools to their fullest potential, including: (1) a clearly defined theory of change that captures all program pathways and shows all intermediate objectives needed to achieve impact, (2) indicators which directly reflect the intermediate and ultimate objectives in the theory of change, and (3) a data collection plan which includes appropriate methods to measure indicators and address the questions stakeholders want answered. We make the case for a simpler, more coherent approach to M&E and propose a new tool to help practitioners more easily develop evaluation plans that are rigorous, practical, and worth the effort.
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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 | 0,021 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».