MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2574836281 · doi:10.5751/es-07580-200222

Nurturing communities of practice for transdisciplinary research

2015· article· en· W2574836281 sur OpenAlexvenueno aff
Georgina Cundill, Dirk J. Roux, John N. Parker

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation
Mots-clésSituatedSustainabilitySociologyTransdisciplinarityCommunity of practiceEngineering ethicsElement (criminal law)Core (optical fiber)Public relationsKnowledge managementEnvironmental ethicsPolitical scienceSocial scienceEcologyEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transdisciplinary research practice has become a core element of global sustainability science.Transdisciplinary research brings with it an expectation that people with different backgrounds and interests will learn together through collective problem solving and innovation.Here we introduce the concept of "transdisciplinary communities of practice, " and draw on both situated learning theory and transdisciplinary practice to identify three key lessons for people working in, managing, or funding such groups.(1) Opportunities need to be purposefully created for outsiders to observe activities in the core group.(2) Communities of practice cannot be artificially created, but they can be nurtured.(3) Power matters in transdisciplinary communities of practice.These insights challenge thinking about how groups of people come together in pursuit of transdisciplinary outcomes, and call for greater attention to be paid to the social processes of learning that are at the heart of our aspirations for global sustainability science.

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0110,029
Communication savante0,0140,018
Science ouverte0,0050,042
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,321
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations135
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcology and SocietyMême sujetInterdisciplinary Research and CollaborationTravaux en français237 207