Future Directions in Evaluation Research: People, Organizational, and Social Issues
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review evaluation literature concerning people, organizational, and social issues and provide recommendations for future research. METHOD: Analyze this research and make recommendations. RESULTS AND CONCLUSIONS: Evaluation research is key in identifying how people, organizational, and social issues - all crucial to system design, development, implementation, and use - interplay with informatics projects. Building on a long history of contributions and using a variety of methods, researchers continue developing evaluation theories and methods while producing significant interesting studies. We recommend that future research: 1) Address concerns of the many individuals involved in or affected by informatics applications. 2) Conduct studies in different type and size sites, and with different scopes of systems and different groups of users. Do multi-site or multi-system comparative studies. 3) Incorporate evaluation into all phases of a project. 4) Study failures, partial successes, and changes in project definition or outcome. 5) Employ evaluation approaches that take account of the shifting nature of health care and project environments, and do formative evaluations. 6) Incorporate people, social, organizational, cultural, and concomitant ethical issues into the mainstream of medical informatics. 7) Diversify research approaches and continue to develop new approaches. 8) Conduct investigations at different levels of analysis. 9) Integrate findings from different applications and contextual settings, different areas of health care, studies in other disciplines, and also work that is not published in traditional research outlets. 10) Develop and test theory to inform both further evaluation research and informatics practice.
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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 | 0,425 | 0,492 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,021 |
| Communication savante | 0,027 | 0,061 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».