Exploring the Issues: An Evaluation Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Finding ways to make evaluation more meaningful and more useful has been a key theme in the evaluation literature since the discipline began, and there is no shortage of discussion around improving evaluation among nonprofit practitioners. The topic has been a highlight at ONN's annual conference in recent years.However, much of the discussion around improving evaluation focuses on methodology, tools, and indicators.There has been less attention paid to who is asking and determining the questions of evaluation, such as who evaluation is for and what is its purpose. Consequently, the purpose of this background paper is to review the literature on evaluation use with a particular focus on systemic factors. In other words, we are interested in looking at the relationship between evaluation practice and the overall structure and function of the nonprofit sector in Ontario.We're interested in the policies and regulations that guide us, the roles played by various actors, theassumptions we make, the language we use, and the ways in which resources move through the sector. We're examining the purposes that evaluation serves, both overt and implicit. We want to learn more about the factors that make evaluations really useful, the issues that can get in the way of evaluations being useful, and ideas for improvement. Ultimately, our goal in this paper is to generate a broad vision to inform our project's final outcomes.
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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 | 0,037 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».