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Enregistrement W4389065788 · doi:10.7202/1106956ar

Étude de cas d’une évaluation participative : compromis ou atteinte à la validité scientifique ?

2023· article· fr· W4389065788 sur OpenAlexaffvenueabout
Véronique Chadillon-Farinacci, F. Saint-Pierre, Marie-Andrée Pelland

Notice bibliographique

RevueReflets Revue d’intervention sociale et communautaire · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesGynecologyPhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’évaluation dépasse la reddition de compte dans le milieu associatif. Plusieurs auteurs rapportent qu’impliquer les parties prenantes dans le processus d’évaluation est une pratique novatrice. Cette étude s’interroge sur la présence de biais générés par cette pratique. Elle pose la question suivante : dans quelle mesure cette implication peut-elle rivaliser avec l’amélioration du programme, voire la production de savoirs empiriques ? Pour y répondre, le cas de l’évaluation d’un programme de prévention de la conduite avec facultés affaiblies chez les jeunes de 10 e année dans quatre provinces du Canada atlantique est présenté. À l’aide des données produites par cette étude de cas et de données secondaires, on compare les caractéristiques de trois groupes de jeunes illustrant différentes modalités d’implication des parties prenantes. Les résultats suscitent une discussion relative à la qualité et à la scientificité des données découlant de l’évaluation.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,326
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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