Developing international guidance to make impact assessment follow-up happen – reflections on an interactive design process
Notice bibliographique
Résumé
To advance impact assessment (IA) practice worldwide the International Association for Impact Assessment (IAIA) has long promoted and published a series of international best practice principles, including the recently revised best practice principles for IA follow-up. IA follow-up refers to any kind of undertaking that seeks to ‘understand the outcomes of projects or plans’ that have been subject to IA. To support the implementation of these principles worldwide, a global guidance document has been developed (published by IAIA in 2024). The aims of this paper are to report on the approach undertaken to this guidance, applying a Delphi method, and to reflect on the utility and learnings derived from the process. To this end, the method of reflexivity was utilised as well as consideration of the broader literature. Overall, applying the Delphi approach in combination with international workshops helped calibrate international guidance that will be meaningful to a broad audience and relevant for unlocking worldwide experience. A key learning was that establishing and communicating international guidance generates tension between detailed explanations relevant to specific contexts versus generalization and overview.
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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 | 0,205 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,016 |
| Communication savante | 0,017 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».