Streamlining Complex Intervention Evaluation Through Participatory Systems Mapping and Contribution Analysis: A Comprehensive Framework for Actionable Complexity Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
The use of complexity-based evaluation methods remains relatively underexplored in the field of evaluation. While increasingly employed to assess complex interventions, Contribution Analysis (CA) continues to suffer from a lack of operationalization. In this article, we propose enhancing the implementation of CA by leveraging Participatory Systems Mapping as a tool to delineate and scrutinize contribution narratives. The research has a dual objective. It aims to experiment with the recently introduced Participatory Systems Mapping method in the field of evaluation while providing a tool for examining contribution narratives. The combination of CA and Participatory Systems Mapping was tested by evaluating a youth employability project. This approach enabled a collaborative and in-depth examination of impact stories and alternative explanations. It proved valuable not only in managing the complexity of the intervention but also in strengthening the implementation of CA.
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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 | 0,269 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,030 |
| Communication savante | 0,017 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».