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Enregistrement W2093252374 · doi:10.1111/j.1475-5661.2006.00218.x

‘What do you mean?’ The importance of language in developing interdisciplinary research

2006· article· en· W2093252374 sur OpenAlexaff
Louise J. Bracken, Elizabeth Oughton

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Institute of British Geographers · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Geography and Geographical Thought
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaphorArticulation (sociology)SociologyField (mathematics)Human geographyEngineering ethicsData scienceEpistemologyLinguisticsSocial scienceComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
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 enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0100,081
Communication savante0,0170,028
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations368
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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