‘What do you mean?’ The importance of language in developing interdisciplinary research
Notice bibliographique
Résumé
Unity between human and physical geography continues to be debated widely. However, if geography is to take advantage of its unique positioning between the natural and social sciences, geographers need to be able to communicate more effectively and efficiently across human and physical specialisms. In this paper we focus on the significance and uses of language in interdisciplinary research practice. Interdisciplinary research faces a range of challenges in achieving effective communication between discipline‐based experts, of which language is key. This paper draws on a discussion developing the initial ideas for a research application and a field day to familiarize the group members with the study area. Dialects, metaphor and articulation are identified as three overlapping aspects of language which play an important role in developing understandings between different disciplines. These three different aspects of language are illustrated through the analysis of three situations focusing on the words dynamic, mapping and catchment. We conclude that interdisciplinary projects must allocate time to the development of shared vocabularies and understandings. Common understanding derived from shared languages in turn plays a vital role in enhancing the relations of trust that are necessary for effective interdisciplinary working.
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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 | 0,068 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,081 |
| Communication savante | 0,017 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».