Theories of Change in Reality
Notice bibliographique
Résumé
For over 50 years, evaluators have used theories of change to articulate the causal logic underpinning how an intervention is intended to bring about a desired change. From its origins in programme evaluation, the approach has been adopted more widely for purposes from program design to program management. As theories of change continue to be used for multiple purposes, it is an opportune moment for the evaluation community—where the approach originated—to provide their perspective on the strengths and limitations of the approach and its future directions. To provide these perspectives, we asked nearly 30 of the world’s leading evaluators and programme theorists to provide a short essay on the past, present, and future of theories of change. This book presents their insights organized into five main themes: the use of theories of change in broader public policy contexts; using theories of change to establish causality; developing theories of change reflective of multiple stakeholder perspectives; using theories of change to understand wider societal change processes; and applying theories of change approaches for multiple purposes. By sharing these diverse perspectives, the book aims to both provide evaluators and emerging programme theorists with critical perspectives to inform future 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 | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,049 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».