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Enregistrement W4393901296 · doi:10.3138/cjpe-2024-0001

Capturing Evaluation Capacity: Findings from a Mapping of Evaluation Capacity Instruments

2024· article· en· W4393901296 sur OpenAlexaffvenue
Steffen Bohni Nielsen, Sebastian Lemire, Isabelle Bourgeois, Leslie A. Fierro

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricFace validityConstruct validityContent validityReliability (semiconductor)Concurrent validityConstruct (python library)Adaptation (eye)PsychologyComputer scienceApplied psychologyInternal consistencyProcess managementPsychometricsEngineeringClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article surveys the literature on organizational evaluation capacity (EC) instruments. Over the past 25 years, articles have been published in four waves covering the development of organizational evaluation capacity models, surveys of the evaluation capacity and practice landscape, the development of EC instruments, and their replication and adaptation. Altogether, the authors identified 20 studies applying 16 EC instruments. Several studies applied variants of the same instrument. We found instruments of three types: checklists, rubrics, and questionnaires. The instruments vary in terms of type, purpose, scoring, dimensions, number of items, and validation processes. In general, the validation studies demonstrated acceptable face, content, construct validity, and internal consistency. Only two studies tested for predictive validity. No studies covered concurrent validity and test–retest, or inter-rater reliability.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,564
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,083 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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