What we can learn from the international program for development evaluation training (IPDET)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The International Program for Development Evaluation Training, IPDET, ran in its first chapter from 2001–2016 in Ottawa, Canada. In 2018, it began its second chapter in Bern, Switzerland and continues today – an almost unheard‐of longevity for a summer short‐term training program. Over its first 16 years, IPDET trained more than 4000 persons in evaluation from more than 80 countries. During the time we report on in this chapter, IPDET consisted of a mix and match basic 2‐week core program in development evaluation and two subsequent weeks of 2‐ and 3‐day workshops for more in‐depth specialized evaluation training. Workshop topics were updated annually to remain current but included, for example, Cost‐Benefit Analytic Tools for Development Evaluation, Logic Models in Evaluation, Sampling Techniques I and II, Monitoring and Evaluating Governance in Africa, and Assessing the Outcomes and Impacts of Complex Programs. IPDET graduates have made many contributions to the field, such as establishing national evaluation associations, establishing and leading monitoring and evaluation units, producing country evaluation plans and national evaluation policies, and advancing evaluation in non‐profits, foundations, and the private sector. This reflective chapter examines IPDET's successes by identifying good practices for short‐term evaluation training programs. We review nine major factors contributing to IPDET's longevity in increasing the availability and diversity of evaluators worldwide and examine research on good training practices for short‐term adult evaluation training. Based on IPDET's experience, we suggest additional good practices for evaluation training programs.
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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 | 0,141 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,023 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,007 |
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 ».