Reporting Lines of Inquiry: Documenting Evaluations and Making Values Explicit
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,528 | 0,766 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,023 |
| Communication savante | 0,035 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».