Competitive champions versus cooperative advocates
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,018 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».