The Coasts Under Stress project: a Canadian case study of interdisciplinary methodology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Interdisciplinary research requires scholars to learn by doing, and thus interdisciplinary work will be constantly undergoing development. This paper reviews how a large truly integrated interdisciplinary research team capable of handling complex interdependent social and environmental issues was created, developed and managed. The Canadian Coasts Under Stress bicoastal research project (CUS) constitutes a case study, aimed at providing a detailed analysis of a successful relatively ‘mature’ template for interdisciplinary team research that can be transferred to other teams and other research problems. CUS was created to address coastal social-ecological stress, and it uncovered linkages (‘pathways’) between the main drivers of social-ecological health in both human and environmental communities. In so doing, the team produced a comprehensive new way to understand restructuring and its impact on social-ecological health. In organizational terms, the team was divided into two coastal sub-teams (east and west) and five main research components that were reflected in the team logo as the arms of a seastar. To achieve integration of all components and subcomponents, a methodology for research construction and integration was employed that operated in tandem with the methodologies employed in the various subcomponents. Team members shared their vision of what they wished to achieve and meetings were facilitated in a variety of ways such that cross-fertilization and discussion were ongoing, and team members always knew exactly where their work fitted into the greater whole. In the process, significant student training occurred, and the challenge of equitable publication processes were met such that the output of the team achieved both disciplinary rigour and interdisciplinary understanding.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle