Monitoring and Evaluating Social Learning: A Framework for Cross-Initiative Application
Notice bibliographique
Résumé
The Climate Change and Social Learning Initiative is a cross-organisation group working to build a body of evidence on how social learning methodologies and approaches contribute towards development targets. Together with a select number of participating initiatives from a variety of organisations, we are working towards establishing a common monitoring and evaluation (M&E) framework for new projects and programmes using a social learning-oriented approach. The aim is to more systematically collect evidence, analyse results and share learning on when and how research initiatives and beneficiaries may benefit from a social learning-oriented approach in the context of climate change adaptation and food security. This working paper presents an M&E framework consisting of a theory of change and 30 primary indicators across four key areas: iterative learning, capacity development, engagement, and challenging institutions. This framework will be accompanied by a forthcoming implementation guide for participating initiatives, as well as a strategy for peer assist, data collection and analysis by the CCSL Initiative.
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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 | 0,379 | 0,315 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,030 |
| Communication savante | 0,028 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».