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Enregistrement W3159612351 · doi:10.56421/ujslcbr.v11i0.341

Adjusting to Disruption: My Experience with Community-Based Research During COVID-19

2021· article· en· W3159612351 sur OpenAlexaff
Taiya Bedward

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Journal of Service Learning & Community-Based Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternshipPrivilege (computing)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyAction researchPandemic2019-20 coronavirus outbreakParticipatory action researchAction (physics)Reflection (computer programming)PedagogyMedical educationPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex


 
 
 This reflective essay details how I responded to the rapidly evolving pandemic during my community-based research internship with the Centre for Community Research, Learning, and Action at my university, Wilfrid Laurier. My essay reflects on the disruption that COVID- 19 caused to the recruitment process and rapport building, the challenges I faced in the roles I took on in this research internship, and the personal growth experiences I gained as a result. Through thoughtful reflection on research ethics, positionality, and privilege my essay can contribute to the literature on community-based research with an emphasis on overcoming disruption.
 
 

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0300,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,029
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 Opus0,668
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,109 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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