L’utilisation des évaluations par l’analyse thématique : le cas d’Anciens Combattants Canada (ACC)
Notice bibliographique
Résumé
L’enjeu de l’utilisation des résultats des évaluations existe au moins depuis 50 ans. Plusieurs recherches précisent que les évaluations au sein du gouvernement canadien ne sont pas utilisées de manière stratégique. De plus, depuis 2016, l’évaluation neutre de la fonction d’évaluation est une exigence de la Politique sur les résultats du Conseil du Trésor. Afin de favoriser cette utilisation stratégique, ainsi qu’appuyer la fonction de l’évaluation, l’analyse thématique a été employée pour brosser un portrait des évaluations intra et inter programme. Les résultats issus de cette analyse permettent de conclure que cette méthode d’analyse est pertinente. Elle met en lumière les aspects récurrents ou divergents des évaluations. Ainsi, elle pourrait soutenir la prise de décision stratégique de la haute direction concernant la pertinence, l’efficacité et l’efficience des programmes. De même, elle peut soutenir les recommandations du rapport final de 2023 de la BDO au sujet de l’évaluation neutre de la fonction d’évaluation.
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 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 | 0,024 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».