Monitoring and Evaluation Data Collection Practices and Performance of Livelihood Programmes: A Case of Caritas, Catholic Diocese of Meru, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study was to determine the influence of monitoring and evaluation data collection practices on the performance of livelihood programmes at Caritas Meru, Kenya. The target population was 465 composed of 441 smallholder farmer group leaders 21 project staff and 3 senior managers of Caritas Meru. The Sample size was 215 in clusters of 191 farmer group leaders, 21 project staff, and 3 senior managers, calculated using the Cooper and Schindler (2003) formula. Questionnaires, Key informant interviews, and Focus Group Discussions were utilized to collect data. Descriptive statistics comprises frequencies, percentages, means, and composite mean whereas Pearson correlation (r) and multiple regression analysis were used as inferential statistics. The study found that M&E data collection practices are effectively used at Caritas Meru with a composite mean of 3.98 and that the livelihood programmes had good performance with a composite mean score of 3.87. The results indicate that there was a positive correlation between monitoring and evaluation data collection and performance of livelihood programs, r (207) = .453, p < .05. The null hypothesis (H0) was thus rejected since p=0.000<0.05. The study concluded that M&E data collection practices were a significant variable influencing the performance of livelihood programs at Caritas Meru. The study recommended effective and efficient use of M&E data collection best practices to deliver, valid and reliable data to promote project performance. The study recommends a further study using a similar methodology on programmes in other sectors for the generalization of the results.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».