THINGS TO CONSIDER WHEN SELECTING AN EXTERNAL EVALUATOR
Notice bibliographique
Résumé
In the field of injury prevention (IP), program funders are increasingly calling upon the organizations that they fund to demonstrate that they are engaged in “evidence-based practice”. In order to provide this required demonstration, service provider organizations must engage in the evaluation of their programs and projects (Ontario Ministry of Health & Long Term Care, 2002). However, the vast majority of organizations that are involved in the field of injury prevention do not have the benefit of having staff members who possess expertise in program and project evaluation. Most organizations in this field are from the not-for-profit sector and their staff members are primarily concerned with program development, delivery and ongoing administration. Therefore, the majority of IP organizations will need to look outside of their organizations in order to obtain needed evaluation expertise. This paper presents a brief introduction on issues to consider when engaging external evaluation expertise. KEY ISSUES & STRATEGIES: IP practitioners who are seeking to bring evaluation expertise into their organizations on a time-limited basis are faced with a number of important issues and questions including the following: 1) How much and what type of internal resources are available to contribute to this evaluation (e.g., project supervision, direct involvement of line staff in the evaluation)? 2) What type of external evaluator would be best for the evaluation in question (e.g., university-based, individual consultant, major consulting firm)? 3) What style of evaluation practice would best suit the needs of their IP organization? 4) What requirements, if any, does the program sponsor have with regard to this specific evaluation? 5) How will the evaluation findings be utilized within the IP organization and elsewhere?
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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 | 0,228 | 0,380 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,019 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,017 |
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 ».