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Enregistrement W2990598976 · doi:10.46743/2160-3715/2019.3619

"People come and go but we don’t see anything”: How Might Social Research Contribute to Social Change?

2019· article· en· W2990598976 sur OpenAlexafffund
Nathan Andrews, Sylvia Bawa

Notice bibliographique

RevueThe Qualitative Report · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical and Liberation Pedagogy
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesPierre Elliott Trudeau Foundation
Mots-clésDistrustSociologyPraxisEmancipationSocial changeAccountabilityArgument (complex analysis)OperationalizationAction (physics)Public relationsSocial transformationSocial scienceEpistemologySocial psychologyPolitical sciencePsychologyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In different fields of study, scholars interested in making a positive difference in the lives of their research communities insist on engaging policy makers and activists in their work. Paulo Freire, one of the most widely known public intellectuals, asserts that praxis enables critical thought, awareness and collaborative action for emancipation for oppressed groups. Within this framework, our contribution aims to provoke thinking on the need for accountability to research subjects in development research through an emphasis on producing policy-focused and change-driven, as opposed to purely theoretically oriented, knowledge. The overarching argument is that research should, in fact, be conscious and proactive about its contribution to positive social change. Drawing on primary data gathered through field research in Ghana between 2010 and 2016, the paper highlights respondent fatigue/distrust, cross-cultural translation, and the peculiarities of the diasporic researcher as some of the methodological challenges faced in the attempt to align one’s research towards the pursuit of positive social change. Some modest suggestions are provided regarding how to enhance the impact of research for social transformation.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,293
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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