L’implication des détenteurs d’enjeux (stakeholders) au sein de la démarche d’évaluation de programme: problème et/ou solution ?
Bibliographic record
Abstract
Considérant le peu d’articles publiés dans la revue Mesure et évaluation en éducation qui portent sur l’évaluation de programme, nous avons décidé de traiter de l’implication des détenteurs d’enjeux, compte tenu de l’intérêt qu’elle soulève. La première partie de l’article développe cette thématique, ce qui permet de distinguer deux problèmes, soit la sélection des participants et les modalités d’inclusion. La seconde partie consiste en une analyse des articles pertinents dans la revue en vue d’apporter des éléments de solution. Ainsi, si l’implication des détenteurs d’enjeux s’avère une solution que personne ne nie afin d’assurer la crédibilité de la démarche évaluative, il n’en demeure pas moins que son application pose plusieurs problèmes, ce qui nous amène à conclure qu’elle constitue certes une solution et aussi un problème.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.184 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".