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Enregistrement W4366725054 · doi:10.3138/cjpe.36.1.intro-eng

Editor’s Remarks

2021· article· en· W4366725054 sur OpenAlexaffvenueabout
Isabelle Bourgeois

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I am pleased to introduce this new issue of the Canadian Journal of Program Evalu ation, which contributes in an important way to the French-language literature base in evaluation through three distinct articles.First, the paper by Souratié, Sos sa, and Paul provides a descriptive analysis of evaluative practice in the health sec tor in Burkina Faso, through a review of 10 evaluation reports published in the last 10 years.This analysis supports further evaluation capacity building and provides ideas about to how this can be accomplished.Turcotte, Rey, and Brousselle position developmental evaluation as a potential solution to the challenges encountered in evaluating social innovation projects and programs.This interesting paper enables a dialogue between the literature in this field and experienced practitioners, and it provides concrete advice for those interested in using developmental evaluation approaches.Andrée-Anne Houle and her colleagues contribute a methodological piece on the use of journals or logbooks in evaluating programs.They provide an example of how journals were used in the implementation of an anxiety-reduction program for teens.Finally, to round out our paper offerings, Iyamu, Berger, Ono, and Salmon describe practical steps in defi ning effectiveness principles within the broader context of principles-focused evaluation.Three examples are provided to highlight lessons learned as part of this process.This issue also includes two Research and Practice Notes.Th e first, written by El Hassar, describes an evaluation capacity needs assessment tool and framework, developed to support organizations in determining how best to undertake evalua tion capacity-building activities.The second, penned by Miciak, Barrington, and Lavoie, features the competency of reflective practice as it is described in the CES evaluator competency framework and describes a six-step reflective process that can be undertaken through voice memoing.Finally, our issue closes with Brenda Cherkas's book review of Russ-Eft and Sleezer's Case Studies in Needs Assessment.I hope that all CJPE readers will find some interesting and thought-provoking articles in this diverse issue that spans geographical, epistemological, and practical boundaries.As always, I extend my gratitude to the CJPE editorial team and all of the reviewers who have made this issue possible.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,249
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,277 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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