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Enregistrement W4386813275 · doi:10.56645/jmde.v19i45.739

We Can’t Hear You – You’re on Mute: Findings From a Review of Evaluation Capacity Building (ECB) Practice Online

2023· review· en· W4386813275 sur OpenAlexafffund
Ann Marie Castleman, Minji Cho, Isabelle Bourgeois, Leslie A. Fierro, Sebastian Lemire

Notice bibliographique

RevueJournal of MultiDisciplinary Evaluation · 2023
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésContext (archaeology)Capacity buildingIntervention (counseling)Descriptive statisticsData collectionMedical educationModalitiesComputer scienceThe InternetCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Work (physics)PsychologySociologyPolitical scienceMedicineWorld Wide WebEngineeringSocial scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In her presidential address to the American Evaluation Association (AEA) in 2007, Hallie Preskill (2008) highlighted the potential role of technology to promote learning from evaluation, noting the increased use of computers, the internet, and social media as untapped ways to facilitate evaluation. More than ten years later in the context of the COVID-19 pandemic, evaluators and evaluation capacity building (ECB) practitioners found themselves needing to shift to online modalities to conduct evaluation and build capacity. The COVID-19 pandemic, technological advancements, and the rapid shift to remote work have changed our way of working (Gratton, 2021; Kane et al., 2021). Building evaluation capacity is no exception to this trend. Purpose: This study aimed to examine ways that practitioners have built evaluation capacity online or have used technology to do so, to capture lessons learned that can be applied in a COVID and post-normal context. Setting: Findings from this study can be applied in online contexts for developing evaluation capacity. Intervention: Not applicable. Research Design: The study design consisted of a rapid review of the ECB literature published from 2000 to 2019 in eight academic journals focused on evaluation research and practice. Data Collection and Analysis: Twenty-nine case applications of ECB practice that: 1) mentioned use of technology as a strategy for building evaluation capacity or 2) noted that at least one component of the ECB intervention was carried out online or virtually were reviewed for this study. Quantitative data were analyzed via descriptive statistics. Qualitative data were coded in MAXQDA using conventional content analysis (Hsieh & Shannon, 2005). Findings: More diverse online interventions have increased over time. Less than half (45%) of ECB interventions made use of both asynchronous and synchronous strategies for building capacity while more than one-third (38%) made use of asynchronous only strategies. Key barriers to implementing ECB strategies online included lack of social connections to other participants during the capacity building activity, technical malfunctions, lack of access to or familiarity with the technology in use, and limited resources for carrying out evaluation activities. Key facilitators for enhancing implementation included facilitating participant interaction and relationship-building both on and off-line, tailoring ECB activities to participant work contexts, and providing tutorials for accessing and using the technology in play.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,155
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,412
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1550,412
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0190,023
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0090,012
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,601
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,000 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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