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Enregistrement W1974699204 · doi:10.1002/sres.457

Communicative action in practice: Future Search and the pursuit of an open, critical and non‐coercive large‐group process

2002· article· en· W1974699204 sur OpenAlexaff
Michael Polanyi

Notice bibliographique

RevueSystems Research and Behavioral Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction (physics)Communicative actionProcess (computing)StakeholderCitizen journalismVariety (cybernetics)Collective actionEpistemologyParticipatory action researchPsychologyReflection (computer programming)SociologySocial psychologyPublic relationsComputer sciencePolitical scienceSocial sciencePoliticsArtificial intelligenceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Future Search has emerged as a widely used large‐group process for building common ground and stimulating multi‐stakeholder action on complex issues in a collaborative and participatory way. Yet there are few careful evaluations of the approach. Through a detailed qualitative analysis, this paper critically assesses a Future Search conference on repetitive strain injuries (RSI) held in 1998. The paper draws on Jürgen Habermas' standards of communicative action to explore the extent to which the process was inclusive, non‐coercive and reflective. The Future Search process encouraged participants to introduce a variety of observations, beliefs and experiences. Two fundamentally opposed analyses of RSI arose: a ‘consensus–knowledge’ model and a ‘conflict–power’ model. However, the process fell short of communicative action because its structure privileged—and thus led to the uncritical adoption of—the former model without allowing adequate participant reflection on the questionable and contested assumptions upon which the model is based. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,102
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,102
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0130,072
Communication savante0,0130,015
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations23
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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