Design at hackathons: new opportunities for design research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hackathons are short-term events at which participants work in small groups to ideate, develop and present a solution to a problem. Despite their popularity, and significant relevance to design research, they have only recently come into research focus. This study presents a review of the existing literature on the characteristics of designing at hackathons. Hackathon participants are found to follow typical divergence–convergence patterns in their design process throughout the hackathon. Unique features include the initial effort to form teams and the significant emphasis on preparing and delivering a solution demo at the final pitch. Therefore, hackathons present themselves as a unique setting in which design is conducted and learned, and by extension, can be studied. Overall, the review provides a foundation to inform future research on design at hackathons. Methodological limitations of current studies on hackathons are discussed and the feasibility of more systematic studies of design in these types of settings is assessed. Further, we explore how the unique nature of the hackathon format and the diverse profiles of hackathon participants with regards to subject matter knowledge, design expertise and prior hackathon experience may affect design cognition and behaviour at each stage of the design process in distinctive ways.
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 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 | 0,120 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,028 |
| Communication savante | 0,024 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».