Large publicly funded programmes of research continue to receive increased investment as interventions aiming to produce impact for the world's poorest and most marginalized populations. At this intersection of research and development, research is expected to contribute to complex processes of societal change. Embracing a co-produced view of impact as emerging along uncertain causal pathways often without predefined outcomes calls for innovation in the use of complexity-aware approaches to evaluation. The papers in this special issue present rich experiences of authors working across sectors and geographies, employing methodological innovation and navigating power as they reconcile tensions. They illustrate the challenges with (i) evaluating performance to meet accountability demands while fostering learning for adaptation; (ii) evaluating prospective theories of change while capturing emergent change; (iii) evaluating internal relational dimensions while measuring external development outcomes; (iv) evaluating across scales: from measuring local level end impact to understanding contributions to systems level change. Taken as a whole, the issue illustrates how the research for development evaluation field is maturing through the experiences of a growing and diverse group of researchers and evaluators as they shift from using narrow accountability instruments to appreciating emergent causal pathways within research for development.
Les grands programmes de recherche financés par des fonds publics continuent de recevoir des investissements accrus en tant qu'interventions visant à produire un impact pour les populations les plus pauvres et les plus marginalisées dans le monde. À cette intersection entre la recherche et le développement, la recherche devrait contribuer aux processus complexes de changement sociétal. Pour adopter une vision coconstruite de l'impact comme phénomène émergeant au fil de liens de causalité incertains, bien souvent sans résultats prédéfinis, il faut innover en utilisant des approches d'évaluation sensibles à la complexité. Les articles de ce numéro spécial présentent de riches expériences d'auteurs travaillant dans différents secteurs et zones géographiques, employant l'innovation méthodologique et le pouvoir de navigation tout en réconciliant les tensions. Ils illustrent les défis lorsqu’il s’agit (i) d'évaluer des performances pour répondre aux exigences de redevabilité tout en favorisant l'apprentissage pour l'adaptation; (ii) d’évaluer les théories prospectives du changement tout en saisissant le changement émergent; (iii) d’évaluer les dimensions relationnelles internes tout en mesurant les résultats de développement externes; (iv) d’évaluer à différentes échelles: de la mesure de l'impact final au niveau local à la compréhension des contributions au changement au niveau des systèmes. Pris dans son ensemble, ce numéro illustre la façon dont l'évaluation de la recherche pour le développement mûrit à travers les expériences d'un groupe toujours plus important et divers de chercheurs et d'évaluateurs qui abandonnent des outils de redevabilité étriqués afin d’apprécier les liens de causalité émergents au sein de la recherche pour le développement.
Keywords: Causal Pathways; Complexity; Innovation; Learning; Research for Development.
© The Author(s) 2023.