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Enregistrement W2908796813 · doi:10.15402/esj.v4i2.61749

Breaking Barriers: Using Open Data to Strengthen Pathways in Community-Campus Engagement for Community Action on Environmental Sustainability

2019· article· en· W2908796813 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Leigha McCarroll, Eileen O’Connor, Jason Garlough

Notice bibliographique

RevueEngaged Scholar Journal Community-Engaged Research Teaching and Learning · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSustainabilityPublic relationsCommunity engagementPublic engagementPolitical scienceKnowledge managementBusinessComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this field report is to share learnings on productive dialogue between, and among, communities and campuses. Specifically, we will reflect on practical applications of co-creating a brokering tool to strengthen connections between local environmental non-profit organizations and the six postsecondary institutions in the National Capital Region (Ottawa/Gatineau). The report outlines a process of standardizing and visually depicting data on university and college engagement opportunities, created with an aim of making it easier for potential community partners, students, faculty, and even the general public to search, filter, and discover new programs, researchers, and services that match their interests.

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 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)0,898
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,518
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Science ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8980,518
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,5750,000
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0000,646
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 Opus0,381
Tête enseignante GPT0,466
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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