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Enregistrement W3157216313 · doi:10.1145/3449242

Becoming Interdisciplinary

2021· article· en· W3157216313 sur OpenAlexaff
Robert Soden, David Lallemant, Perrine Hamel, Karen Barns

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Human-Computer Interaction · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineering ethicsProcess (computing)CriticismPosition paperEvent (particle physics)SociologyData scienceManagement scienceComputer sciencePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ICTs such as mapping platforms, algorithms, and databases are a central component of how society responds to the threats posed by disasters. However, these systems have come under increasing criticism in recent years for prioritizing technical disciplines over insights from the humanities and social science and failing to adequately incorporate the perspectives of at-risk or affected communities. This paper describes a unique month-long workshop that convened interdisciplinary experts to collaborate on projects related to flood data. In addition to findings about the practical accomplishment of interdisciplinary collaboration, we offer three interrelated contributions. First, we position interdisciplinarity as a critical practice and offer a detailed example of how we staged this process. We then discuss the benefits to interdisciplinarity of expanding the range of temporal logics normally deployed in design workshops. Finally, we reflect on approaches to evaluating the event's contributions toward sustained critique and reform of expert practice.

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)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0170,029
Communication savante0,0240,024
Science ouverte0,0040,035
Intégrité de la recherche0,0060,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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