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Enregistrement W4406258628 · doi:10.3138/cjpe-2024-0028

Theory-of-Change Visuals: Using Diagrams, Metaphors, and Symbols to Communicate Complex Ideas and Get Buy-In

2024· article· en· W4406258628 sur OpenAlexvenueno aff
Simon J. Lambert, Micheal Heimlick, Mariella Marzano, Melanie Mark‐Shadbolt, V. J. Smith

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceContext (archaeology)CreativityField (mathematics)StakeholderDynamismSociologyEpistemologyPsychologyPublic relationsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Everyone can imagine a situation in which they have put in countless hours of work on a new measurement and evaluation framework and, when it is time to get feedback or present their ideas, they have been met with 1,000-yard stares. Conventional approaches can sometimes struggle to engage stakeholders and convey complex concepts. To address this, authors of this article propose a unique, visually based approach that integrates metaphors and symbols into measurement and evaluation frameworks with goals of getting buy-in, portraying complexity, and making evaluation fun for everyone. Termed theory-of-change visualizations, this methodology emphasizes effective communication and facilitation—two key skills authors argue every evaluator should have. The authors advocate for the use of metaphors and symbols that resonate with stakeholders’ experiences and contexts to anchor frameworks in relatable imagery (such as nature-based symbols or culturally significant metaphors). Illustrated through diverse case studies and practical examples, the approach’s usefulness is demonstrated across various contexts, including in both small and large programs with varied outcomes and dynamics. Insights into selecting appropriate metaphors are provided, considering factors such as program characteristics, local context, and audience preferences. Additionally, potential limitations and challenges, including the requisite time, resources, and stakeholder buy-in, are acknowledged and addressed. Integrating visuals portraying metaphors or symbols into frameworks offers a promising avenue for enhancing engagement, understanding, and buy-in for evaluation. By embracing creativity and inclusivity in evaluation practices, this approach can help navigate the complexities of program evaluation for those not in the field while, at the same time, fostering meaningful dialogue and decision-making.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,763
Tête enseignante GPT0,603
Écart entre enseignants0,160 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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