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Enregistrement W3168161350 · doi:10.1111/j.1936-704x.2021.3351.x

Integrating Cultural Perspectives into International Interdisciplinary Work

2021· article· en· W3168161350 sur OpenAlexaffabout
Karen I. Trebitz, SCOTT J. FENNEMA, Keegan A. Hicks

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Water Research & Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésDisciplineResource (disambiguation)Natural resource managementBridge (graph theory)Natural resourceWork (physics)Cultural diversityNatural (archaeology)SociologyGraduate studentsPedagogyEngineering ethicsPolitical scienceSocial scienceGeographyEngineeringMedicineAnthropologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There are well‐established methods for working in interdisciplinary natural resource management settings, but place‐based cultural differences are often poorly integrated into interdisciplinary projects. Intercultural adequacy is necessary to ensure that water management strategies are acceptable within the local contexts of water users. In this study we followed four cohorts of graduate students from Canada, Chile, Cuba, and the United States that participated in an international graduate‐level water resource management course hosted at the Universidad de Concepción in Chile. The North American students participated in post‐experience surveys and interviews to assess changes in their interdisciplinary and intercultural comfort levels. The interviews and survey identified factors that enhanced or detracted from their progress towards integrating disciplinary and cultural differences into their work. Though course material promoted interdisciplinary collaborations across various disciplinary cultures, participants noted that traditional methods of integrating did not adequately bridge differences in place‐based cultural worldviews. We propose a framework developed during the experience to integrate place‐based cultural differences into all phases of the interdisciplinary research and natural resource management processes.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0200,025
Communication savante0,0140,006
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,352 · 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'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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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