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Enregistrement W2273775327 · doi:10.21225/d5xg6k

The Organizational Meaning of Research

2004· article· en· W2273775327 sur OpenAlexaffvenueabout
Marco Adria, Patricia Boechler

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of University Continuing Education · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Communication, and Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensemakingMeaning (existential)Process (computing)PsychologyContext (archaeology)SociologyOrganizational identityAction researchOrganizational learningOrganization developmentAction (physics)Organizational commitmentSocial psychologyKnowledge managementPublic relationsPolitical sciencePedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Practitioners and theorists have given attention recently to the role and status of research activities in Canadian university continuing education units. For individuals in units that are increasing the proportion of their organizational activities devoted to research, there will be an ongoing process of cognitive change and development as a new organizational culture emerges. Sensemaking is used in this article as a heuristic for exploring the process of incorporating and developing research activities in university continuing education units. Sensemaking is the cognitive process of justifying or legitimating a decision or outcome after the decision or outcome is already known. It is associated with organizational models that reject an exclusively rational decision-making paradigm of organizational action. Sensemaking recognizes the centrality of the following elements in the interpretation of research activities and their relationship to organizational life: time, identity construction, and the ongoing creation of context. The authors provide an extended reflection on the process of meaning-making that may be experienced by individuals as conventional research becomes a more important part of organizational life. Such a reflection may support and inform the change process as it occurs in university continuing education units.

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)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
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 enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0140,135
Communication savante0,0360,023
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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