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Enregistrement W4406258567 · doi:10.3138/cjpe-2023-0055

Reporting Lines of Inquiry: Documenting Evaluations and Making Values Explicit

2024· article· en· W4406258567 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca M. Teasdale, Ceily L. Moore, Mikayla Strasser

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationSet (abstract data type)Dimension (graph theory)Key (lock)Computer scienceValue (mathematics)Quality (philosophy)Action (physics)PsychologyEpistemologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Program Evaluation Standards call for “rigorous documentation of evaluations” and emphasize evaluators’ responsibility to make explicit the key values that shape evaluations. Clear, complete, values-attentive evaluation reporting is necessary so constituents can understand, learn from, critique, improve, and take action based on evaluations. Yet, scholars have documented gaps in reporting that can limit understanding of evaluations. In this practice note, we provide guidance for reporting a central, value-laden component of evaluations: lines of inquiry. An evaluative line of inquiry is a linked set of an evaluation question, associated criteria or constructs/variables, data collection or analysis method(s), findings, and evaluative conclusion(s) that addresses a specific dimension of quality. We draw on a recent empirical analysis to outline the elements evaluators should include when reporting lines of inquiry and share exemplars that illustrate ways to communicate the links among these elements. We offer this guidance to assist evaluators in documenting their evaluations and making key values explicit to ensure meaningful understanding of evaluations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,528
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,766
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5280,766
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0180,013
Études des sciences et des technologies0,0120,023
Communication savante0,0350,043
Science ouverte0,0070,020
Intégrité de la recherche0,0080,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,594
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,035 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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