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Enregistrement W1847865277 · doi:10.1080/13648470.2015.1081670

Community centrality and social science research

2015· article· en· W1847865277 sur OpenAlexafffund
Dan Allman

Notice bibliographique

RevueAnthropology and Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchHealth Canada
Mots-clésCentralitySociologyContext (archaeology)Network sciencePublic relationsCommunity buildingPolitical scienceComputer scienceGeographyComplex network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community centrality is a growing requirement of social science. The field's research practices are increasingly expected to conform to prescribed relationships with the people studied. Expectations about community centrality influence scholarly activities. These expectations can pressure social scientists to adhere to models of community involvement that are immediate and that include community-based co-investigators, advisory boards, and liaisons. In this context, disregarding community centrality can be interpreted as failure. This paper considers evolving norms about the centrality of community in social science. It problematises community inclusion and discusses concerns about the impact of community centrality on incremental theory development, academic integrity, freedom of speech, and the value of liberal versus communitarian knowledge. Through the application of a constructivist approach, this paper argues that social science in which community is omitted or on the periphery is not failed science, because not all social science requires a community base to make a genuine and valuable contribution. The utility of community centrality is not necessarily universal across all social science pursuits. The practices of knowing within social science disciplines may be difficult to transfer to a community. These practices of knowing require degrees of specialisation and interest that not all communities may want or have.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,009
Études des sciences et des technologies0,0080,068
Communication savante0,0130,016
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,771
Tête enseignante GPT0,663
Écart entre enseignants0,108 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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