Developmental Progress in Conducting Action Research
Notice bibliographique
Résumé
Action research is widely acknowledged as an effective framework of empowerment and emancipation to improve a social situation or condition—an intent that appeals to leaders wishing to create improvement, particularly in low socioeconomic and disadvantaged communities. Validity of such espousals has been substantially unexplored, and where evaluations have occurred, they have been focused more on process than impact. A group of international researchers were engaged in an evaluative study of more than 100 action research initiatives, using a variety of methods, tools and conceptual frameworks. The maturity model for action research is one of the conceptual frameworks adopted in this Evaluative Study of Action Research. Maturity models have their origins in the capability maturity model developed to address the poor performance of software projects delivered to the US Department of Defence in the 1980s. The purpose of the capability maturity model was to help contractors increase capability to improve their software engineering processes from an ad hoc state to a more formal and repeatable state and, eventually, to optimize the processes to deliver consistent outcomes. Maturity models have now found their way into many other organizational contexts, such as project management, knowledge management, process management and research capability. However, the term ‘maturity model’ is usually associated with business jargon and quantitative research. Therefore, the authors of this article felt the concept could be made more palatable to action researchers by rephrasing it as ‘maturity profile’ to improve the ways in which they manage their projects to deliver sustainable outcomes. This resulted in the development of the maturity profile described in this article. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,389 | 0,370 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,044 |
| Communication savante | 0,030 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,010 |
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 ».