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Enregistrement W3153958891 · doi:10.3726/jts012021.2

<?page nr="13"?>Interdisciplinary Research Methods: Considering the Potential of Community-based Participatory Research in Translation

2021· article· en· W3153958891 sur OpenAlexaff
Lynne Bowker

Notice bibliographique

RevueJournal of Translation Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticipatory action researchCommunity-based participatory researchLiteracyCitizen journalismSociologyField (mathematics)Knowledge translationEngineering ethicsManagement scienceComputer scienceKnowledge managementPedagogyEngineeringWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Different disciplines have different research traditions, including the use of discipline-specific research methods. However, adopting methods from other disciplines can provide fresh perspectives and lead to new insights. Community-based participatory research (CBPR) originated in the population and public health field, but it has potential to be applied in a broader range of disciplines. This article explains the fundamental characteristics of CBPR, explores some misconceptions associated with this method, and describes some potential barriers to its application. Finally, using the example of a machine translation literacy project, the article walks readers through this example of how CBPR was applied to a translation- related research project and evaluates the success of this method for the project.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0170,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1400,026

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 Opus0,917
Tête enseignante GPT0,699
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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