Lost Causal: Debunking Myths About Causal Analysis in Philanthropy – With 2024 Prologue
Notice bibliographique
Résumé
Editor’s Note: This article, first published in print and online in 2022, has been republished by The Foundation Review with minor updates. What if philanthropic evaluations told us that changes in the world had occurred, as well as how and why they occurred, including whether what foundations funded and grantees did contributed to those changes? What if evaluations made change pathways more visible, tested hypotheses and assumptions, and generated new insights based on what happened in the “black box” of systems change strategies? This type of learning comes from causal analysis — inquiry that explores cause-and-effect relationships. Yet currently in philanthropy, particularly for strategies and initiatives that feature high complexity, few evaluations use robust techniques for understanding causality. Instead, philanthropic evaluation tends to rely on descriptive measurement and analysis. These descriptions often are rich, meaningful, and in-depth, but they remain merely descriptions nonetheless. This article challenges the myths that hold us back from causal inquiry, allowing us to embrace curiosity, inquiry, and better knowing, even (or especially) if it means learning that our assumptions and theories do not hold up. We argue that philanthropy more frequently needs to examine causal relationships, using a growing suite of methodological approaches that make this possible in complex systems. Causal methodologies can challenge and strengthen the often uncontested beliefs that underlie philanthropic interventions, while offering evidence about enabling contexts and system drivers. Strong causal analysis considers not only the funder’s model and assumptions, but also the beliefs others hold about how and why change occurs, opening the door to more equitable and less biased ways of understanding change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,160 | 0,509 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,040 |
| Communication savante | 0,019 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,065 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».