Facilitating collaborative interdisciplinary research: exploring process and implications for leisure scholars
Notice bibliographique
Résumé
Many institutions encourage interdisciplinary research (IDR) to maximize organizational resources and to develop more practical approaches to address transdisciplinary ‘real world’ issues such as obesity. Leisure researchers have joined fields such as public health and kinesiology to address increased rates of obesity and physical inactivity with the perspective that these issues require integrated cross-disciplinary knowledge. This case study examined the collaborative process throughout an IDR project involving leisure, health education, physical education and STEM education faculty (five members). The major research questions addressed are as follows: (1) What are the synergies, opportunities and/or obstacles identified by faculty throughout the development, implementation and evaluation of the IDR program? (2) What are the implications of these findings for leisure researchers working in IDR? Faculty responded to email questions and surveys and were interviewed individually before and during the planning phase, during the implementation phase and at the end of the study. All data were transcribed and analyzed inductively, relying on the constant comparative method, with triangulation within and across different data types and member checks. Themes relating to synergies, constraints, understanding of collaborative processes and interdisciplinary knowledge were identified.
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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 | 0,133 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,041 |
| Communication savante | 0,026 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».