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Enregistrement W1467362908 · doi:10.1017/upo9789382264927.005

Understanding Complexity

2012· book-chapter· en· W1467362908 sur OpenAlexaff
Daniel J. Buckles

Notice bibliographique

RevueFoundation Books · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban and Rural Development Challenges
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvictionVictoryAction (physics)Public relationsPolitical scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The small victory for the 47 families with solid title to their land in Nadodewadi rekindled the inquiry's sense of purpose and inspired the Katkari to take up once again the goal of acquiring gaothan for their hamlets. Over a period of several months, the various gaothan action committees once again began to contact the research team and ask for meetings. The threat of eviction was as tangible as ever. People said that they wanted to do something, but were not sure what. The research team was not sure either. We agreed, however, to explore the many issues that people were raising about why people in some hamlets were not willing to take a public stand on the gaothan issue, and to use this understanding to plan future actions. Fear of the landholders was very much at the forefront during these discussions and became a key question the Katkari wanted to explore further. This chapter discusses crucial results from the efforts to make sense of the Katkari's fear of landholders immediately following the gram sabha process. While for many Katkari, overcoming their fear initially seemed like an impossible task, their own interpretations of the threats they faced launched several new lines of action and inquiry. These unfolded in unexpected ways and at different rates. We needed new participatory inquiry and planning methods to take us beyond the simple chain of cause and effect revealed through the problem tree.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,037
Communication savante0,0130,020
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,449
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,115 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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