Un marco para la toma de decisiones en evaluación y comunicación: resumen de investigación-acción
Bibliographic record
Abstract
En general las disciplinas de la comunicación y de la \nevaluación se desarrollan de forma independiente o al \nmenos secuencial: la comunicación de los hallazgos \nde la evaluación ó la evaluación de las actividades \nó programas de comunicación. Sin embargo, \nambas disciplinas comparten elementos comunes \na nivel teórico y práctico. Esta ponencia resume \ntrabajos de investigación-acción en comunicación y \nevaluación para brindar capacitación a proyectos de \ninvestigación a nivel global de los que somos socios. \nSe subrayan dos aspectos: la verificación al inicio de \nla prontitud ó disponibilidad de los proyectos para \nrecibir capacitación, y las ventajas de los procesos de \nfacilitación regidos por el calendario del socio, no del \ncapacitador. La integración metodológica aborda la \n“Evaluación Orientada a los Usos” y la “Comunicación \nde la Investigación”. El marco decisional en evaluación \ny comunicación permite a los gerentes de proyectos \nu organizaciones, explicitar su teoría de cambio y \najustar su estrategia de intervención.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.022 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.026 | 0.023 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.006 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".