MAPLE SYRUP AND CLIMATE CHANGE IN ONTARIO: ASSESSING TRANSDISCIPLINARY RESEARCH ACROSS MULTIPLE, RELATED PROJECTS
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research was to critically evaluate the transdisciplinary process being utilized on the SSHRC and related research projects being led by Dr. Brenda Murphy. The approach was two-fold: first, a document analysis was performed using secondary data, and second, a questionnaire was conducted based on six themes that emerged from the literature. These themes were: Degree of Collaboration, The Value of Working Together over Time, Mutual Learning, Integration of Team Members, Complexity of the Problem Being Investigated and Bridging the Research-Societal Gap. Based on findings in the literature and responses to the questionnaire the themes were assessed as strengths or challenges. The strengths that emerged were: Degree of Collaboration, Complexity of the Problem Being Investigated and Bridging the Research-Societal Gap. The remaining themes (The Value of Working Together over Time, Mutual Learning and Integration of Team Members) had traits indicative of challenges to the research. Understanding the successes, challenges and solutions to challenges in transdisciplinary research is crucial to advancing this methodology in the academic realm. By including a wide variety of knowledges and perspectives transdisciplinary research is ideal for tackling the increasing number of complex problems, including climate change.
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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 | 0,024 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».