MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2907912385 · doi:10.14288/acme.v17i4.1289

Putting Rooted Networks Into Practice

2016· article· en· W2907912385 sur OpenAlexaff
Alida Cantor, Elisabeth A. Stoddard, Dianne Rocheleau, Jennifer F. Brewer, Robin Roth, Trevor Birkenholtz, Katherine Foo, Padini Nirmal

Notice bibliographique

RevuePDXScholar (Portland State University) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rooted networks provide a conceptual framework that embeds network thinking in nature-society geography in order to investigate socio-ecological relations, while emphasizing the place-specific materiality of these relations. This progress report examines how geographers have put the framework into scholarly practice. The conceptual approach has enabled researchers to: 1) articulate the territoriality and materiality of networks as assemblages, which may be simultaneously rooted and mobile; 2) discern diverse types of power that flow through network connections; and 3) conduct analyses that unearth multiply-situated knowledges within networks. Challenges emerge as we seek to integrate the approach more fully with disciplinary traditions, including organizing complex relationships into bounded scholarly formats; choosing which aspects of the network are most salient to analyze; and illustrating networks for effective communication. We describe the ways in which rooted networks can be used as a tool for action, as a pedagogical guide, and to strengthen collective capacity to imagine and negotiate alternative futures based on ‘seeing multiple.’ Finally, we call for geographers and other scholars, researchers and activists to build upon a rooted networks framework as a tool for design, analysis, understanding and communication in the search for more socially just and ecologically viable futures.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0070,034
Communication savante0,0170,031
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,177 · 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'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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePDXScholar (Portland State University)Même sujetInnovative Approaches in Technology and Social DevelopmentTravaux en français237 207