Measurement for Change: Reflections from innovators' experiences with monitoring, evaluation, and learning systems for Early Childhood Development
Notice bibliographique
Résumé
In this review paper, we explore how on-the-ground Early Childhood Development (ECD) innovators are using monitoring, evaluation, and learning (MEL) systems to guide the design and implementation of ECD programs, as well as how MEL systems can influence policy and support the achievement of impact at scale. We reflect on articles in theFrontiersseries “Effective delivery of integrated interventions in early childhood: innovations in evidence use, monitoring, evaluation, and learning.” The 31 contributions to the series reflect the breadth and depth of complexity that characterizes ECD, including global geographic spread, with studies from Asia, Europe, Africa, and Latin America and the Caribbean. Our synthesis finds that integrating MEL processes and systems into the fabric of a program or policy initiative can broaden the underlying value proposition. Specifically, ECD organizations sought to design their MEL systems to ensure programs fit the values, goals, experiences and conceptual frameworks of diverse stakeholders, so that participating makes sense to all. For example, formative, exploratory research identified the priorities and needs of the target population and frontline service providers, and informed the content and delivery of an intervention. ECD organizations also designed their MEL systems to support a shift of accountability toward broader ownership: They included delivery agents and program participants alike assubjectsrather thanobjects, through active participation in data collection, and by providing opportunities for equitable discussion of results and decision-making. Programs collected data to respond to specialized characteristics, priorities and needs, embedding program activities into existing day-to-day routines. Further, papers pointed to the importance of intentionally involving a variety of stakeholders in national and international dialogues to ensure that diverse ECD data collection efforts are aligned and multiple perspectives are considered in the development of national ECD policies. And, several papers illustrate the value of creative methods and measurement tools to integrate MEL into a program or policy initiative. Finally, our synthesis concludes that these findings align with the five aspirations that were formulated as part of theMeasurement for Changedialogue, which motivated the launch of the series.
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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 | 0,331 | 0,231 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,074 |
| Communication savante | 0,028 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».