MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7009757821

Exploring, Understanding, and Determining the Quality of Plan Monitoring and Evaluation in Ontario

2021· dissertation· en· W7009757821 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensRegional Municipality of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlan (archaeology)Quality (philosophy)StakeholderGovernment (linguistics)Context (archaeology)Monitoring and evaluationStakeholder engagementResource (disambiguation)AuditStrategic planning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Planning takes place in the context of diverse stakeholder interests and complex decision-making processes. Planning activities are often complicated by a range of factors: increasing pressure on municipalities with ageing populations and infrastructure; the downward transfer of responsibilities from higher levels of government to lower ones; budget and resource constraints; increasing pressure on the provision of infrastructure services; political change; climate change and environmental issues; urban sprawl and gentrification; and limited availability of skilled labor. These factors have intensified the challenge of making sound and optimal decisions that consider the interests of diverse stakeholders. \n \nTo improve decision-making, planners invest significant resources in the creation of plans and policies. It thus becomes important to consider whether planning decisions and interventions align with the visions, goals, objectives, and targets crafted within these plans. Plan monitoring and evaluation helps to track the performance of planning actions and considers the alignment of these actions with pre-defined goals, objectives, and targets. A significant amount of research has investigated the efficacy of plan monitoring and evaluation; this research has determined that monitoring and evaluation remains an undervalued or forgotten step of the planning process. \n \nA mixed-methods research approach was adopted to explore the efficacy and quality of various plans and reports in terms of plan monitoring and evaluation. A combination of qualitative review and content analysis exercises determined that the overall quality of the plans and reports with regard to monitoring and evaluation is quite far from the ideal plan monitoring and evaluation practice defined by the literature. A set of parameters deemed important for high-quality plans and reports was identified as part of the literature review. Using these parameters, the plans and reports were analyzed (quantitatively). \n \nIt was observed that all the municipalities being investigated do engage in monitoring and evaluation, but to different degrees with some municipalities demonstrating closer alignment with the principles of ideal monitoring and evaluation practice than others. Almost all the municipalities investigated consider monitoring and evaluation to be necessary activities, but more work needs to be done to integrate plan monitoring and evaluation into the plan-making process to ensure that these practices are considered as part of the design and drafting of plans. Findings also indicate that provincial mandates have implications for how municipalities perceive monitoring and evaluation. These findings point to the need for fundamental guidance from the Province regarding plan monitoring and evaluation. \n \nFurther, it was observed that lack of plan monitoring and evaluation can be attributed to less visible factors including organizational attitudes, political realities, and awareness and education among existing and future planners. Thus, it is crucial to define the role of professional institutions like CPI and OPPI, the role of education institutions such as universities, and the role of ministry and provincial planners with regard to awareness-raising, education, and capacity building. Finally, there is an urgent need to educate planners and enhance their capacity to improve the current state of plan monitoring and evaluation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,113
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,248
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1130,248
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0130,009
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,499
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,081 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUWSpace (University of Waterloo)→Même sujetEvaluation and Performance Assessment→Travaux en français237 207→