Using monitoring and evaluation to build equity and resilience: lessons from practice
Notice bibliographique
Résumé
The field of monitoring and evaluation (M&E) is intimately connected with issues of power. Power is exercised in choices regarding what is monitored and evaluated; by, for, and with whom this is done; how data are collected; which criteria are used to indicate success; with whom results are shared and for what purpose; and who learns what in the process. M&E findings play a crucial role in determining whether funding and support for initiatives and organizations are continued or stopped. Therefore, the way in which M&E is practiced can profoundly influence whether it promotes equity and resilience or, conversely, dominance, exclusion, and dependency. This paper presents four insights into how M&E practice can contribute to building equity and resilience. These insights are drawn from the authors’ reflections on their experiences as practitioners, facilitated through participation in a Southern African Resilience Academy M&E working group. The working group provided an opportunity to shift practice into knowledge, contrasting with the more commonly used concept of shifting knowledge into practice. Six case studies were used to reflect on successful and unsuccessful aspects within the often messy, contested, and resource-limited contexts of organizations and projects. The paper identifies possible systemic leverage points for building transformative equity and resilience through M&E.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».