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Enregistrement W4367285108 · doi:10.51744/cip2

Designing evaluations to provide evidence to inform action in new settings

2018· report· en· W4367285108 sur OpenAlexaff
Calum Davey, Syreen Hassan, Nancy Cartwright, Macartan Humphreys, Edoardo Masset, Audrey Prost, David Gough, Sandy Oliver, Chris Bonell, James Hargreaves

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionContext (archaeology)Action (physics)Public relationsPromotion (chess)PsychologyPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policy and interventions should be informed by the best available evidence, but evaluations are not always optimally designed to inform decisions about policies and interventions in new contexts. Learning the most possible from evaluations is important; evaluating is expensive and policy makers should be confident about their decisions. Using evidence from previous studies can lead to better policy decisions, but there have been cases where doing so has led to interventions that have not worked. Learning from evaluations for decisions elsewhere has generally been more successful for interventions that are simple and are less context dependent (or context-dependent in a simple way, such as depending on the severity of the problem). With increasing focus on complex, context-dependent interventions, we need to ensure that evaluations can offer as much information as possible to guide decisions in other contexts. Consultation with DIFD to inform this paper underscored the points above. Examples where DIFD wants to learn more include: What has been learned from the recent outbreak of Ebola in West Africa that could inform future outbreaks, outbreaks of other diseases, or more generally about how health promotion can be reconciled quickly with cultural norms and expectations (such as to attend funerals and lay hands on deceased relatives)? What can be learned from the peace-process in Northern Ireland that could be applicable in South Sudan? What can be learned across evaluations of programmes that use mobile phone technology to change behaviours, both for future mobile-based interventions but also as a platform for understanding how habits can be changed efficiently? Large-scale, multi-component initiatives to improve the education system in a single country — what can the evaluation say about efforts to improve educational outcomes in other countries, and for engaging with public/private organisational cultures to affect change?The aim of this paper is to suggest possible ways to address the issue of learning more from evaluations and make recommendations for how CEDIL could advance this area in the programme of work. To achieve this aim, we conducted consultations with experts from a range of disciplines to identify key concepts and developed a framework for possible approaches. We summarised and contrasted the approaches and reflected on their potential to address DFID’s needs.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,009

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 Opus0,709
Tête enseignante GPT0,648
Écart entre enseignants0,060 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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