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• Colonne moyens de vérification du cadre logique: Évaluez la colonne des moyens de vérification (MoV) d'un cadre logique sur la spécificité des sources, la pertinence des méthodes et la clarté des fréquences. Collez le cadre logique pour vérifier si la colonne MoV guidera réellement la collecte de données.
• Complétude de la voie causale de la Théorie du Changement: Évaluez si la voie causale d'une Théorie du Changement couvre l'ensemble de la logique, des moyens jusqu'à l'impact. Collez la Théorie du Changement pour repérer les lacunes, les sauts et les étapes intermédiaires manquantes.
• Évaluation de la qualité du cadre logique: Évaluez un cadre logique selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Collez votre cadre logique dans l'invite pour obtenir une évaluation structurée de la qualité avec des scores par dimension, des citations de preuves et des révisions prioritaires.
• Évaluation de la Théorie du Changement: Évaluez une Théorie du Changement selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Collez votre récit ou description de diagramme de la ToC pour obtenir une évaluation de qualité structurée avec des scores par dimension, des citations de preuves et des révisions prioritaires.
• Examen du plan S&É&A: Évaluez un plan S&É&A selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Collez votre plan S&É&A pour obtenir une évaluation de qualité structurée avec des scores par dimension, des citations de preuves et des révisions prioritaires.
• Logique causale de la théorie du changement: Évaluez la logique causale d'une théorie du changement selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Il s'agit d'une rubrique ciblée sur la composante du chemin causal uniquement, utile lorsqu'une ToC est intégrée dans un cadre logique, un plan MEL, une analyse de contribution ou un mémo de gestion adaptative. Pour une évaluation holistique d'un document complet de ToC incluant l'engagement des parties prenantes et la présentation, utilisez plutôt la rubrique theory-of-change-assessment.
• Matrice des rôles et responsabilités MEL: Évaluez la matrice des rôles et responsabilités d'un plan de MEL en termes de complétude, de précision et de faisabilité. Collez la matrice pour vérifier si chaque fonction de S&E a un responsable clairement nommé.
• Qualité de l'agenda d'apprentissage S&É&A: Évaluez la section des questions d'apprentissage d'un plan de S&E selon leur pertinence stratégique, leur réponse possible et leur lien décisionnel. Collez la section pour vérifier si les questions alimenteront un apprentissage qui guide l'adaptation du programme.
• Qualité de la colonne hypothèses du cadre logique: Évaluez la colonne hypothèses d'un cadre logique en termes de couverture, de testabilité et de lien avec la logique causale. Collez votre cadre logique pour vérifier si les hypothèses jouent réellement leur rôle analytique. Utilisez cet outil pour la colonne du cadre logique ou du cadre de résultats ; pour la section hypothèses d'un récit de Théorie du Changement, voir toc-assumptions-quality.
• Qualité de la mesure liée aux décisions: Évaluez dans quelle mesure un livrable lie ses données, indicateurs ou résultats à des décisions spécifiques selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Utilisez pour évaluer les plans MEL, fiches de référence d'indicateurs, briefs de suivi, rapports d'évaluation, agendas d'apprentissage et tout livrable censé impulser l'action plutôt que simplement décrire l'état.
• Qualité des hypothèses de la Théorie du Changement: Évaluez la section des hypothèses d'une Théorie du Changement. Collez les hypothèses pour vérifier si elles sont formulées de manière explicite, testables, hiérarchisées et reliées à des liens causaux précis. À utiliser pour la section des hypothèses du récit de la Théorie du Changement ; pour la colonne des hypothèses d'un cadre logique ou d'un cadre de résultats, voir logframe-assumptions-column.
• Qualité du diagramme de flux de données MEL: Évaluez le diagramme de flux de données d'un plan S&É&A pour vérifier sa complétude, la clarté des rôles et sa faisabilité. Collez le diagramme (ou sa description narrative) pour obtenir une évaluation structurée avec priorités de révision.
• Adéquation des Sources d'Indicateurs: Évaluez si les moyens de vérification (source de données et méthode de collecte) annoncés pour chaque indicateur sont appropriés, précis et réalisables. Collez l'indicateur avec son MoV pour vérifier l'adéquation source-méthode.
• Alignement des indicateurs avec les exigences du bailleur: Évaluez si vos indicateurs sont alignés sur le cadre requis par le bailleur (FFP, USAID, DAC, etc.). Collez votre jeu d'indicateurs en nommant le cadre cible du bailleur.
• Clarté de la Formulation d'un Indicateur: Évaluez uniquement la formulation d'un indicateur sur sa clarté, sa précision et la spécification de l'unité de mesure. Collez l'énoncé de l'indicateur pour obtenir un diagnostic ciblé sur la qualité du langage.
• Classification produits-résultats des indicateurs: Évaluez si vos indicateurs sont correctement classés au niveau produit, résultat ou impact. Collez vos indicateurs pour repérer les mauvaises classifications qui brouillent la chaîne de résultats.
• Conception d'un Indicateur Composite: Évaluez la conception d'un indicateur composite ou indice pour la sélection des composantes, la logique de pondération et la transparence. Collez la définition de l'indicateur pour évaluer la qualité de construction.
• Justification d'un indicateur indirect: Évaluez la justification de l'usage d'un indicateur indirect. Collez l'indicateur indirect et son argumentaire pour vérifier si le lien indirect-résultat est défendu et délimité.
• Qualité de la désagrégation: Évaluez la qualité de la désagrégation des données sur l'ensemble du pipeline de données (planification, collecte, analyse, rapportage, utilisation) à l'aide de l'IA. S'applique aux plans S&É&A, cadres d'indicateurs, enquêtes, rapports d'évaluation, rapports d'avancement aux donateurs et notes de suivi où les données devraient être désagrégées.
• Qualité des indicateurs: Évaluez tout indicateur ou ensemble d'indicateurs dans tout document M&E (cadres logiques, plans MEL, PIRS, fiches de référence d'indicateurs, cadres de résultats) selon les critères SMART, la clarté de définition, la désagrégation, la documentation des sources et la cohérence de la famille d'indicateurs à l'aide de l'IA.
• Validité des situations de référence et des cibles: Évaluez la plausibilité et la solidité des valeurs de référence et des cibles associées aux indicateurs. Collez l'indicateur avec sa situation de référence et sa cible pour déterminer si les chiffres sont défendables.
• Vérification des critères SMART: Notez un ou plusieurs indicateurs spécifiquement au regard des critères SMART (Spécifique, Mesurable, Atteignable, Pertinent, Temporellement défini). Collez le ou les indicateurs pour obtenir une évaluation par critère assortie de suggestions de révision.
• Conception des Questions d'un Guide KII: Évaluez la conception des questions d'un guide d'entretien avec informateur clé (KII) selon leur ouverture, leur profondeur et leur adaptation au type d'informateur. Collez le guide KII pour vérifier si les questions feront émerger un véritable éclairage d'expert.
• Examen de l'instrument d'enquête: Utilisez l'IA pour examiner un questionnaire d'enquête avant son déploiement sur le terrain. Obtenez des scores par dimension, des questions signalées avec des corrections et une liste de révisions prête à être mise en œuvre en quelques minutes.
• Formulation des Questions d'Enquête: Évaluez la formulation des questions de votre enquête sous l'angle de la clarté, de la neutralité et de l'absence de biais courants (questions orientées, à double détente, ambiguës). Collez vos questions pour obtenir un diagnostic individualisé.
• Qualité de la liste de contrôle d'observation: Évaluez la conception d'une liste de contrôle d'observation structurée selon son observabilité, sa cohérence inter-observateurs et sa praticité de terrain. Collez la liste de contrôle pour déterminer si les observations seront fiables.
• Qualité de la Traduction d'une Enquête: Évaluez la qualité d'un instrument d'enquête traduit pour vérifier sa fidélité, son adaptation culturelle et la solidité de sa rétro-traduction. Collez la source et la traduction pour évaluer l'équivalence.
• Qualité des options de réponse d'enquête: Évaluez les options de réponse d'une enquête sur leur exhaustivité, leur exclusivité mutuelle et la conception des échelles. Collez l'enquête pour vérifier si les choix de réponse produiront des données propres et analysables.
• Qualité des relances pour groupe de discussion: Évaluez les questions de relance d'un guide de groupe de discussion (FGD) selon leur profondeur, leur neutralité et leur enchaînement. Collez le guide pour vérifier si les relances permettront de faire émerger des insights réellement exploitables.
• Qualité du guide FGD: Évaluez un guide de discussion de groupe focal selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Collez votre guide pour obtenir une évaluation structurée de la conception des questions, de la structure, de l'éthique, de l'alignement et des conseils au facilitateur. Utilisez cette rubrique pour examiner un guide FGD en tant que document autonome ou intégré dans un rapport de démarrage, un design d'évaluation ou une évaluation des besoins.
• Qualité du guide KII: Évaluez un guide d'entretien avec un informateur clé selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Collez votre guide pour obtenir une évaluation structurée de la conception des questions, de la structure, de l'éthique, de l'alignement et des conseils à l'intervieweur. Utilisez cette rubrique pour examiner un guide KII en tant que document autonome ou intégré dans un rapport de démarrage, un design d'évaluation ou une évaluation des besoins.
• Qualité du plan d'échantillonnage: Évaluez un plan d'échantillonnage selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Collez votre plan pour obtenir une évaluation structurée de la stratégie, de la taille, de la sélection, de la couverture et de la reproductibilité avant le début du travail de terrain.
• Qualité du protocole FGD/KII: Évaluez un protocole de discussion de groupe ou d'entretien avec un informateur clé selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Collez votre protocole pour obtenir une évaluation structurée de la conception des questions, de la structure, de l'éthique, de l'alignement et des conseils au facilitateur avant le travail de terrain.
• Adéquation du budget des TdR: Évaluez si le budget des Termes de Référence d'une évaluation correspond à la portée et aux méthodes prévues. Collez les sections budget et portée pour juger de la faisabilité.
• Critères de Sélection de l'Évaluateur: Évaluez les critères de sélection de l'évaluateur et la matrice de notation d'un Termes de Référence. Collez la section pour déterminer si les critères permettront d'identifier le bon candidat.
• Dispositif de gouvernance et de pilotage de l'évaluation: Évaluez la structure de gouvernance et de pilotage d'une évaluation. Collez la section pour vérifier si le dispositif de gestion tiendra jusqu'à la livraison du rapport final.
• Plan d'Engagement des Parties Prenantes en Cadrage: Notez la section sur l'engagement des parties prenantes d'un rapport de cadrage. Collez la section pour vérifier si les parties prenantes seront réellement associées tout au long de l'évaluation.
• Qualité des termes de référence d'évaluation: Évaluez les Termes de Référence (TdR) d'une évaluation selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Collez votre projet de TdR pour obtenir une évaluation structurée du périmètre, des questions, de la méthodologie, des livrables et de l'éthique avant la passation de marché.
• Qualité du plan de travail de démarrage: Évaluez la section plan de travail d'un rapport de démarrage d'évaluation sur le réalisme du calendrier, la clarté des jalons et la cartographie des dépendances. Collez le plan de travail pour vérifier si l'évaluation pourra livrer dans les délais.
• Qualité du rapport de démarrage d'évaluation: Évaluez un rapport de démarrage d'évaluation selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Collez votre projet pour obtenir une évaluation structurée des questions affinées, de la méthodologie, des outils, du plan d'analyse et des dispositions risque/éthique avant l'approbation pour passer au travail de terrain.
• Questions évaluatives des TdR: Notez les questions évaluatives d'un document de Termes de Référence selon leur portée, leur caractère répondable et leur pertinence décisionnelle. Collez la section des questions pour vérifier si elles produiront des constats réellement utiles.
• Déclaration des limites méthodologiques: Évaluez la déclaration des limites méthodologiques d'un rapport pour vérifier son honnêteté, son exhaustivité et la clarté de son effet sur les constats. Collez la section des limites pour juger de sa crédibilité.
• Intégration des méthodes mixtes: Évaluez la manière dont les données qualitatives et quantitatives sont intégrées dans une conception en méthodes mixtes. Collez la section méthodologie ou analyse pour vérifier si l'intégration est substantielle (et non simplement parallèle).
• Justification de l'Échantillon: Évaluez la taille de l'échantillon et la justification de la sélection dans une méthodologie ou un plan d'échantillonnage. Collez la section d'échantillonnage pour déterminer si l'échantillon soutiendra les analyses prévues. À utiliser pour la justification de la taille d'échantillon et de la stratégie de sélection (finalité analytique, puissance, adéquation de la méthode, faisabilité) ; pour la base de sondage elle-même (la liste ou la source d'où l'échantillon est tiré), voir sampling-frame-quality.
• Plan de gestion adaptative: Évaluez le plan de gestion adaptative de votre programme pour vérifier si les constats remontent réellement jusqu'aux décisions. Collez la section pour déterminer si l'apprentissage entraîne des ajustements programmatiques concrets.
• Qualité de l'engagement des parties prenantes: Évaluez la qualité de l'engagement des parties prenantes selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Utilisez pour évaluer les plans MEL, les TdR d'évaluation, les rapports de démarrage, les rapports d'évaluation, les agendas d'apprentissage, les analyses de contribution et tout livrable impliquant la consultation de parties prenantes.
• Qualité de la base de sondage: Notez la base de sondage elle-même (la liste ou la source à partir de laquelle l'échantillon est tiré) pour la complétude, l'actualité et la couverture. Distincte de la justification de la taille d'échantillon. À utiliser pour la base elle-même (couverture, actualité, nettoyage, limites de la base) ; pour la justification de la taille d'échantillon et la logique de sélection, voir sample-justification.
• Qualité du Cadre de codage qualitatif: Évaluez un cadre de codage qualitatif (livre de codes) sur sa structure, son exclusivité mutuelle et son hygiène de théorie ancrée. Collez le livre de codes pour vérifier s'il produira un codage cohérent.
• Qualité du Plan d'Analyse: Évaluez la section du plan d'analyse de tout document où elle est requise, y compris les plans MEL, les rapports de démarrage, les rapports d'évaluation, les analyses de contribution et les évaluations des besoins. Utilisez pour confirmer que le plan correspond aux questions, nomme des méthodes spécifiques et inclut la triangulation et les vérifications de qualité.
• Résultats du test pilote de l'instrument: Évaluez la documentation du test pilote de l'instrument (ce qui a été testé, auprès de qui, ce qui a été révisé). Collez le rapport de test pilote pour déterminer si l'instrument final est prêt à être déployé sur le terrain.
• Rigueur méthodologique: Évaluez la rigueur méthodologique d'une évaluation, étude ou évaluation des besoins selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Utilisez pour évaluer les plans MEL, les TdR d'évaluation, les rapports de démarrage, les rapports d'évaluation, les analyses de contribution, les évaluations des besoins, les plans d'échantillonnage, et tout document où les choix méthodologiques requièrent une justification et des garanties de qualité.
• Solidité de la triangulation: Évaluez l'approche de triangulation à travers les méthodes, les sources et les perspectives d'un plan d'analyse ou d'évaluation. Collez la section concernée pour vérifier si les constats seront recoupés de manière défendable. Utilisez cette rubrique pour l'approche de triangulation elle-même (méthode, source, investigateur, résolution des contradictions, visibilité dans le rapport) ; pour une revue probatoire constat par constat dans un rapport, voir findings-evidence-strength.
• Caractère opérationnel des recommandations: Évaluez la clarté, l'appropriation et le caractère opérationnel des recommandations d'un rapport. Collez la section des recommandations pour vérifier si les décideurs peuvent réellement les mettre en œuvre.
• Commentaire sur l'Exécution Financière: Évaluez le commentaire financier d'un rapport d'avancement (prévisionnel, réalisé et explication des écarts). Collez la section narrative pour vérifier la transparence et la capacité à guider la prise de décision.
• Examen du Rapport d'Avancement du Donateur: Évaluez un rapport d'avancement de donateur selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Collez votre rapport narratif pour obtenir une évaluation de qualité structurée avec des scores par dimension, des citations de preuves et des révisions prioritaires avant la soumission.
• Langage clair et accessibilité: Évaluez la qualité du langage clair et l'accessibilité de tout livrable M&E selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Utilisez pour évaluer les rapports aux donateurs, les notes de suivi, les notes d'apprentissage, les mémos adaptatifs, les rapports d'évaluation, les études de cas et tout livrable communiqué à un public non spécialiste.
• Notation des Rapports d'Évaluation: Utilisez l'IA pour noter un rapport d'évaluation selon cinq dimensions de qualité. Obtenez un verdict structuré avec des citations de preuves et un bref de révision avant d'accepter ou de publier le rapport.
• Qualité de la section méthodologie: Évaluez la section méthodologie d'un rapport d'évaluation sur la transparence, la complétude et la reproductibilité. Collez la section pour vérifier si un lecteur pourrait reconstituer l'étude.
• Qualité de la visualisation de données: Notez les graphiques et visualisations de données d'un rapport selon le choix du type de graphique, l'étiquetage et l'intégrité. Collez le rapport (avec descriptions des visuels si les images sont absentes) pour vérifier si les visualisations communiquent clairement.
• Qualité des leçons apprises: Évaluez la section des leçons apprises d'un rapport selon son caractère exploitable, sa généralisabilité et sa base factuelle. Collez les leçons apprises pour déterminer si elles seront utiles au-delà de ce programme.
• Qualité du passage des conclusions aux recommandations: Évaluez à quel point les conclusions se traduisent en recommandations actionnables selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Utilisez pour évaluer les rapports d'évaluation, les rapports d'avancement aux donateurs, les analyses de contribution, les notes d'apprentissage, les notes de suivi, les études de cas et tout document où les conclusions devraient guider les recommandations.
• Qualité du Rapport d'Évaluation des Besoins: Évaluez un rapport d'évaluation des besoins selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Collez votre rapport pour obtenir une évaluation structurée de la définition du problème, de la méthodologie, de l'identification des besoins, de la voix de la population et des recommandations avant la conception du programme.
• Qualité du résumé exécutif: Évaluez le résumé exécutif d'un rapport d'évaluation sur sa complétude, la clarté des constats clés et sa valeur autonome. Collez le résumé exécutif pour vérifier s'il peut servir de note de décision pour la direction.
• Rédaction d'une Évaluation Théorique: Évaluez le test explicite de la Théorie du Changement dans la section des constats. Collez la section pour vérifier si la théorie du changement a réellement été évaluée, et non simplement utilisée comme outil de planification.
• Section d'Analyse de Contribution: Évaluez la qualité d'une analyse de contribution rédigée. Collez la section pour vérifier si les revendications de contribution sont bien bornées par les preuves disponibles et un raisonnement contrefactuel solide.
• Solidité des preuves des constats: Évaluez si chaque constat d'un rapport repose réellement sur des preuves. Collez la section des constats pour examiner la citation des sources, la triangulation et la solidité de l'inférence, constat par constat. Utilisez cette rubrique pour la revue probatoire de chaque constat dans un rapport ; pour évaluer la démarche de triangulation elle-même (méthode, source, investigateur, résolution des divergences), voir triangulation-strength.
• Analyse intersectionnelle: Évaluez si votre dispositif de S&E traite les intersections identitaires (genre, handicap, âge, ethnicité) comme des catégories analytiques distinctes, au-delà d'une désagrégation à axe unique. Utilisez cette rubrique pour l'analyse intersectionnelle multi-axes ; pour la profondeur du genre comme grille analytique unique (méthodes, interprétation, usage), voir gender-integration-depth.
• Conception du consentement éclairé: Évaluez le formulaire ou le processus de consentement éclairé sur sa clarté, sa compréhension et son caractère volontaire. Collez le script ou le formulaire pour vérifier si les répondants donneront un consentement véritablement éclairé.
• Égalité de genre et inclusion sociale (GESI): Évaluez tout livrable M&E sur l'intégration GESI selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Utilisez pour évaluer les plans MEL, les TdR d'évaluation, les rapports de démarrage, les cadres d'indicateurs, les enquêtes, les protocoles FGD/KII et les rapports d'évaluation.
• Normes éthiques: Évaluez les normes éthiques d'un livrable M&E ou de recherche selon cinq dimensions à l'aide de l'IA. Utilisez pour évaluer les plans MEL, les TdR d'évaluation, les rapports de démarrage, les enquêtes, les protocoles FGD/KII, les plans d'échantillonnage, les rapports d'évaluation, les études de cas et tout livrable impliquant des participants humains ou des données sensibles.
• Procédures de sauvegarde: Évaluez les procédures de sauvegarde d'un dispositif de recherche ou d'évaluation. Va au-delà du principe « ne pas nuire » : formation, chaîne d'alerte, protocole de réponse, piste d'audit. À utiliser pour la mécanique organisationnelle de la sauvegarde ; pour l'identification et l'atténuation des risques de fond, voir do-no-harm-protocol.
• Profondeur de l'Intégration du Genre: Évaluez la profondeur réelle de l'intégration du genre dans une conception de S&E (au-delà de la simple désagrégation). Collez les sections pertinentes au genre pour vérifier si l'analyse de genre oriente les méthodes, l'interprétation et l'utilisation. Cette rubrique mesure la profondeur du genre comme lentille analytique unique ; pour une analyse identitaire multi-axes (genre x handicap x âge x ethnicité), voir intersectionality-analysis.
• Protections des populations vulnérables: Évaluez les protections prévues pour les populations vulnérables (enfants, réfugiés, survivants, personnes en situation de handicap, etc.) dans une conception d'évaluation ou de recherche. Collez la section concernée pour vérifier la solidité des sauvegardes.
• Protocole « ne pas nuire »: Évaluez le protocole d'identification et d'atténuation des risques « ne pas nuire » d'une activité d'évaluation, de suivi ou de recherche. Collez le protocole pour vérifier la couverture des risques physiques, psychologiques, sociaux et économiques. Utilisez cette rubrique pour l'analyse de fond risques-atténuation ; pour la machinerie organisationnelle (formation, canaux de signalement, chaîne d'escalade, piste d'audit), consultez safeguarding-procedures.
• Réflexivité et positionnalité: Évaluez l'autoréflexion des évaluateurs sur les biais, la perspective et la positionnalité. Collez la section concernée pour vérifier si les constats qualitatifs reposent sur une pratique réflexive.
• Stockage des données et pratiques de confidentialité: Évaluez les pratiques de stockage et de confidentialité des données dans une méthodologie ou un plan de gestion des données. Collez la section concernée pour vérifier si les données des répondants seront protégées de bout en bout.