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Enregistrement W4393901164 · doi:10.3138/cjpe-2024-0003

Evaluation Capacity Building: Experiential Learning Through Community–University Collaboratives

2024· article· en· W4393901164 sur OpenAlexaffvenue
Rebecca Gokiert, Michelle Searle, Kirsty M. Choquette, Rachel Zukiwsky, Isabelle Bourgeois, Leslie A. Fierro, Mélissa Tremblay

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcGill UniversityQueen's UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningCapacity buildingExperiential educationPsychologySociologyKnowledge managementMathematics educationComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing need for evaluation capacity building (ECB) in community organizations; however, learning opportunities for both organizations and post-secondary students are limited, particularly opportunities to apply evaluation concepts in practice. This practice note describes four initiatives and highlights the ways in which experiential learning can be leveraged through community-university collaborations to provide responsive, hands-on ECB for both students and community organizations. The authors discuss the unique contributions of these initiatives and considerations for designing and implementing similar initiatives.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,551
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,019 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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