MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2611447151 · doi:10.1002/sres.2459

Goal Attainment Scaling in Action Research: Enhancing a Systems Thinking Orientation

2017· article· en· W2611447151 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSystems Research and Behavioral Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAction (physics)Goal Attainment ScalingOrientation (vector space)Argument (complex analysis)Future orientationScalingPsychologySystems thinkingAction researchCognitive scienceCognitive psychologyComputer scienceSocial psychologyArtificial intelligenceMathematics educationMathematicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Awareness of conducting action research (AR) with a systems thinking orientation is increasing. We consider such orientation to be a fundamental, grounding , feature of AR. However, little exploration has occurred of how evaluation activity within AR, using a tool such as Goal Attainment Scaling (GAS), might enhance this orientation. We offer an argument for utilizing GAS to not only broaden action and deepen the research in individual AR projects, but also, for learning more about AR at a meta‐level where there is the increased complexity when evaluating multiple AR projects in diverse contexts. As well as theorizing the concepts noted, an outline of the way the evaluative study of action research (ESAR) customized and deployed GAS for evaluation of AR at both individual and meta‐levels is provided. The paper is a unique contribution to the domains of AR, systems thinking and evaluation methods. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,105
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0150,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,717
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,085 · 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