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Enregistrement W4401375525 · doi:10.1177/10982140241270011

Book Review: Policy Evaluation in the Era of COVID-19

2024· article· en· W4401375525 sur OpenAlexaff
Oralia Gómez-Ramírez

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Evaluation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPearlCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakPolitical scienceVirologyGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,387 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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