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Enregistrement W4362503601 · doi:10.56645/jmde.v18i42.721

Competitive champions versus cooperative advocates

2022· article· en· W4362503601 sur OpenAlex

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

RevueJournal of MultiDisciplinary Evaluation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensCentre for Advancing Health Outcomes
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterviewNonprobability samplingEnthusiasmPublic relationsExtant taxonData collectionSociologyPsychologyKnowledge managementSocial psychologyPolitical scienceSocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Evaluation offers non-profit organizations an opportunity to improve their services, demonstrate achievements, and be accountable. The extant literature identifies individuals who can enhance the uptake of evaluation as evaluation champions. However, a paucity of detail is available regarding how to identify them and the support they require. Purpose: This research investigated the characteristics and motivations of evaluation champions and examined how they promoted and embedded evaluation in an organizational system. Setting: Australian human and social service non-profit organizations. Research design: Drawing upon the literature and social interdependence theory, the research took an interpretivist perspective to collaboratively generate knowledge about evaluation champions. The aim was to understand and develop a reconstruction of the characteristics of individuals. This article constitutes a component of a larger research project. Data Collection and Analysis: This research used purposive sampling to recruit champions working in Australian non-profit organizations, who were identified via descriptive criteria gleaned from a literature review. The research involved interviewing 17 champions, four of whom also participated in organizational case studies. Analysis of the semi-structured interviews and case studies generated information about the activities, strategies, motivations, and attributes of individuals who championed and advocated for evaluation. Findings: This article argues that evaluation advocates is a preferable descriptor when attempting to embed evaluation by cultivating mutually beneficial interactions and cooperative working relationships. This research defines evaluation advocates as individuals who motivate others and provide energy, interest, and enthusiasm by connecting evaluation with colleagues’ personal aspirations and the organizational goals to make judgements about effectiveness. This article includes a field guide to facilitate evaluation advocates’ identification, recruitment, support, and development.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,287
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,242 · 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