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Enregistrement W3194009071 · doi:10.1177/01708406211044886

Research on Grand Challenges: Adopting an Abductive Experimentation Methodology

2021· article· en· W3194009071 sur OpenAlexafffund
Geoffrey M. Kistruck, Angelique Slade Shantz

Notice bibliographique

RevueOrganization Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAbductive reasoningGrand ChallengesEpistemologyProcess (computing)Action (physics)SociologyComputer scienceManagement scienceEngineering ethicsPhilosophyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been a growing interest among management scholars in conducting research on grand challenges. Despite recognizing that studying such highly complex and uncertain phenomena likely requires more unconventional approaches, there has been very little methodological guidance provided to interested scholars. Drawing upon our own grand challenge projects undertaken over the past decade, we put forward a methodological approach we term 'abductive experimentation'. Such an approach is an action-oriented process of inquiry that cycles between generating 'doubt' and generating 'belief'. More specifically, abductive experimentation iterates between induction, abduction, and deduction to both generate and reconcile 'surprising' findings and causal mechanisms. While we submit abductive experimentation as a methodological approach particularly well suited to the study of grand challenges, we believe that the process depicted also provides a general roadmap for scholars seeking to dismantle the artificial dualism between theory and 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,441
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,005 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations50
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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