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Enregistrement W3126584614 · doi:10.1016/j.heliyon.2021.e05997

CoLabS: A collaborative space for transdisciplinary work in sustainable community development

2021· article· en· W3126584614 sur OpenAlexafffund
François Jost, Robert Newell, Ann Dale

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensUniversity of the Fraser ValleyRoyal Roads University
Organismes subventionnairesCanada Foundation for Innovation
Mots-clésSpace (punctuation)Work (physics)Engineering ethicsSustainable developmentSociologyTransdisciplinarityEngineeringPolitical scienceSocial scienceComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, the need for transdisciplinary approaches and collaboration, to reduce the gap between science and practice, is continuously rising along with the need for sustainable development. An increase in knowledge transfer, meetings and overall communication among researchers and practitioners is a logical consequence of the previous. However, the resulting higher transaction costs, mainly related to transportation-related greenhouse gas emissions (and additional financial costs) involved in face-to-face meetings, are in direct conflict with the urgent need to reduce our carbon footprint. This research explored the development of an online platform, “CoLabS”, specifically designed as a virtual meeting and learning space to support collaboration within and between communities to accelerate sustainable community development efforts. While the move towards online collaboration in virtual environments has steadily increased in the past decade, it has now become essential due to the COVID-19 pandemic. Based on the feedback provided by focus groups, the collaboratory platform's design and usability as well as the technical aspects and its functionality are discussed in this paper.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,233 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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