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Enregistrement W2909880899 · doi:10.15402/esj.v4i2.61745

Community-Academic Peer Review: Prospects for Strengthening Community-Campus Engagement and Enriching Scholarship

2019· article· en· W2909880899 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Charles Z. Levkoe, Victoria Schembri, Amanda Wilson

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 subventionnairesnon disponible
Mots-clésRigourEngaged scholarshipScholarshipGeneral partnershipAccountabilityPublic relationsValue (mathematics)Community engagementEngineering ethicsSociologyPeer reviewPolitical scienceEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholarly peer review is hailed as an indispensable process to maintain quality and rigour in research publications. However, there is growing recognition of the limitations of peer review and concerns about the unexamined assumptions surrounding the processes that favour academic ways of knowing. In this paper, we build on these debates by exploring the possibilities for engaging communities in shaping and assessing the value of knowledge. Drawing on insights of a community-academic peer review pilot project through a pan-Canadian research partnership, we reflect on the value of incorporating community perspectives into research review processes and challenges of scaling-up these efforts. We argue that the perspectives of community-based practitioners are a necessary part of peer review—especially for Community-Based Research—to increase validity and accountability. This process gives academics and practitioners the power to collectively assess and evaluate knowledge products. Fundamentally, these efforts are about reviving higher education and critical research as part of a democratic public sphere that is open, inclusive, and relevant. We conclude by reflecting on the value of incorporating community perspectives into the peer review process. We also offer recommendations on how to recognize and incorporate community knowledge and experiences into assessment structures.

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)0,945
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,755
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,9450,755
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,6940,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,836
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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,225 · 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
DomaineMéthodes
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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