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Enregistrement W4367030253 · doi:10.3138/cjpe.25.001

Gauging Alignments: An Ethnographically Informed Method for Process Evaluation in a Community-Based Intervention

2010· article· en· W4367030253 sur OpenAlexaffvenueabout
Bonnie K. Lee, Donna Lockett, Nancy Edwards

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationPsychological interventionProcess (computing)Intervention (counseling)Field (mathematics)EthnographyComputer sciencePsychologyKnowledge managementSociologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Community-based projects feature multidimensional interventions and interactions within unpredictable contexts. Process evaluations can shed light on variability in outcomes across sites and the reasons why some project outcomes fall short of expectations. The authors present an ethnographically informed study of the interactive project components in a pilot community-based falls prevention project that was implemented in 4 communities across Canada. Ethnographic descriptions and analyses of alignments between multilevelled project components allowed the researchers to better understand the mechanisms of project evolution at each site and variations in project momentum, mobilization, and sustainability across sites. Primary data sources consisted of project teleconference transcripts triangulated with log notes, field notes, and interviews. Descriptions and analyses of alignments may be instrumental to process evaluation. Project adjustments could then be made accordingly in propelling progress toward program objectives, informing program decisions, and in making sense of variability in program outcomes. Further exploration and operationalization of the alignment concept is recommended to advance knowledge about how to conduct process evaluations of complex interventions.

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,014
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,721
Tête enseignante GPT0,743
Écart entre enseignants0,022 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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