MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2010775715 · doi:10.1177/0270467606289197

Can the University Escape From the Labyrinth of Technology? Part 2: Intellectual Map-Making and the Tension Between Breadth and Depth

2006· article· en· W2010775715 sur OpenAlexaff
Willem H. Vanderburg

Notice bibliographique

RevueBulletin of Science Technology & Society · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience, Technology, and Education in Latin America
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndustrialisationProcess (computing)Division of labourWork (physics)Energy (signal processing)Production (economics)SociologyEngineering ethicsArchitectural engineeringManagementPublic relationsBusinessComputer sciencePolitical scienceEconomicsEngineeringLawMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This second part continues the search for ways of overcoming the three limitations of the current intellectual and professional division of labor and its knowledge infrastructure, which were shown to be at the root of the present economic, social and environmental crises. A complementary knowledge strategy is proposed to counterbalance the trade of breadth for depth, based on the creation of intellectual maps. One such map is described for engineering, showing how through the process of industrialization people change technology and how through its influence on human life and society, technology changes people. Because industrialization cannot destroy the matter and energy it requires, it also transforms its relations with the biosphere. Once the connections between technology and everything else are mapped, specialists can inquire into the consequences of their design and decision making that fall beyond their domains of expertise, to introduce a preventive orientation into their work to achieve a better ratio of desired to undesired effects. This is shown for materials and production, energy, work, and cities. In subsequent parts, it will become apparent that this example is paradigmatic for other professions, the social sciences, and the university.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,032
Communication savante0,0170,018
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBulletin of Science Technology & SocietyMême sujetScience, Technology, and Education in Latin AmericaTravaux en français237 207