MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2610235217 · doi:10.1177/1476750317699461

Communicative space and the emancipatory interests of action research

2017· article· en· W2610235217 sur OpenAlexaff
Paul Kolenick

Notice bibliographique

RevueAction Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunicative actionConversationAction researchAction (physics)Space (punctuation)SociologyEpistemologyCritical theoryPedagogySocial scienceLinguisticsCommunicationPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The theory and practice of communicative space is explored through three select action research studies from a past edition of Action Research, that focus on the practice of “opening communicative space” in action research. In an examination of these studies, a story is told of how the emancipatory interests of the marginalized (i.e. African-American students in public schools, the Aged in healthcare, and the Roma people of northeastern Hungary) can be realized through the opening and emergence of communicative spaces throughout the action research process. This story is told through successive themes that include the expectations and interests of action researchers, the challenges that they encountered once the action research process was underway, and finally, their reflective observations upon new communicative spaces that had emerged. While theoretical perspectives on communicative space are considered, such as the social theory of Jürgen Habermas, this article looks especially to the practical framework of William Isaacs on “Fields of Conversation” to understand how the opening of communicative spaces contributes to the emancipatory interests of action research.

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)0,121
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
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 enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1210,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0240,155
Communication savante0,0320,035
Science ouverte0,0030,039
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,980
Tête enseignante GPT0,843
Écart entre enseignants0,136 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAction ResearchMême sujetParticipatory Visual Research MethodsTravaux en français237 207