Incorporating Immigrant Perspectives Into Organizational Research and Practice: Implementing Inclusive Discussions
Notice bibliographique
Résumé
Anthropologists have "been in business" with for-profit and not-for-profit organizations (NPOs) for most of the 20th century, and their role as consultants for such corporations, research firms, and local organizations has continued to grow since this time (Jordan 2013). When they invest in community-based research through these partnerships, NPOs often hope to acquire meaningful and relevant evidence about practices in their communities. Yet, NPOs are unable to realize many of their potential collaborations with academics due to their dependency on elaborate and increasingly competitive funding frameworks constructed by granting bodies (INTRAC 2012). Furthermore, Morris and Luque (2011) have argued that community-based organizations and coalitions have limited input from the populations they hope to represent. Consequently, the representation and inclusion of diverse populations throughout the research process continues to be a struggle. This includes participation in data collection, project development, creation of evaluation measures, and the negotiation of program and/or policy development. Despite these limitations, participatory-action research is shown to provide long-term partnerships between both academics and their collaborators (INTRAC 2012).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,229 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,049 |
| Communication savante | 0,023 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,064 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».