Notice bibliographique
Résumé
In March 2020, the World Health Organization declared the COVID-19 virus outbreak a pandemic.The COVID-19 pandemic rapidly became a global, national, provincial, and local public health and socioeconomic concern, confronting government and other policy decision-makers with concrete challenges for responding to the changing scenarios worldwide.Evaluation practitioners were not spared from these changed circumstances, requiring impromptu choices and modifications to practice.Policy Evaluation in the Era of COVID-19-a volume edited by Eliadis, Naidoo, and Rist published in 2023-aims to depict the challenges evaluation practitioners faced during and after the COVID-19 pandemic, specifically clarifying how the field of policy evaluation ought to be able to contribute to the analysis of rapidly envisioned and constantly changing policy responses, such as those implemented to respond to the pandemic.In this context, Eliadis, Naidoo, and Rist's edited volume offers a productive discussion of how evaluation practice within international development agencies and national government institutions largely fell short of the changing policy analysis needs of governmental decision-makers arising with the COVID-19 pandemic.The authors pronounce an unambiguous call for substantial and substantive evaluation transformation to ensure continued relevance.More concretely, the volume outlines conceptual, organizational, and methodological explanations for the pandemic's impact on policy evaluation practice and offers tangible suggestions to transform the evaluation discipline.The COVID-19 pandemic (2020-21) provides the backdrop and forum for international and country-level policy evaluators to raise significant questions about the present and future of evaluation.The first part of this review offers a description of the volume's discussions; the second part focuses on the contributions and opportunities arising from this volume.Conceptually, Furubo's, Pawson's, and Patton's chapters turn toward evaluation history, complexity theory, and systemic societal change to explain why and how policy evaluation was not optimally positioned to contribute to pandemic response analysis and to offer evaluation transformation suggestions.Furubo (Chapter 1) considers the history of evaluation as a social practice to suggest that, in the context of the COVID-19 pandemic, evaluation was limited and delimited by its past defining characteristics.Furubo argues that policymakers underutilized evaluation, partly because the problem was initially conceived narrowly as a virus primarily requiring technical public health measures rather than a complex socioeconomic and political issue requiring comprehensive intersectoral policy response tools.However, Furubo adds that underutilization also resulted from evaluation's historically predominant features-i.e.evaluations must be purposeful activities that provide
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,079 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».