Notice bibliographique
Résumé
Research for All serves authors and readers who have a strong interest in different ways of knowing, and we have already discussed the language and writing styles adopted by authors sharing their perspectives Here, we consider the investment of time required for the task of understanding and sharing orally different ways of knowing. Academic knowledge develops through formal studies to offer new ideas and theoretical understanding supported by empirical observations and codified analyses of how entities relate to each other -how the world generally fits together. More often, our understanding is not of the world generally, but of where or how we live in particular. We rely on our implicit understanding of local issues based on impressions and priorities, about how things are done by individuals and organizations, and changes over time. We tend to navigate our day-to-day personal lives by relying on tacit knowledge accrued through experience and familiarity with our immediate surroundings. Academics are steeped in planned observation and systematic analysis, many community organizations are steeped in change making, and schoolteachers and public engagement professionals (both feature in this issue) rely on valuable communication 'know how'. We all have different windows through which we make sense of the bigger picture.
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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 | 0,019 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,018 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,029 |
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 ».