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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 OpenAlex
Ann Marie Castleman, Minji Cho, Isabelle Bourgeois, Leslie A. Fierro, Sebastian Lemire

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

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.

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)0,092
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0920,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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