MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,917
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 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Translation StudiesMême sujetMental Health and Patient InvolvementTravaux en français237 207