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Enregistrement W3200265298 · doi:10.1177/0739456x211043272

Survey Methods: How Planning Practitioners Use Them, and the Implications for Planning Education

2021· article· en· W3200265298 sur OpenAlexafffundabout
Meadhbh Maguire

Notice bibliographique

RevueJournal of Planning Education and Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésSurvey data collectionSurvey methodologySurvey researchSurvey instrumentCurriculumManagement sciencePsychologyEngineeringApplied psychologyMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is concerned with two aspects of how planning practitioners use survey-derived data; how planners integrate the limitations of survey questionnaires into practice, and the prevalence of such data within planning. Using a web survey ( n = 201) and interviews ( n = 18) of Canadian municipal planners, I find that survey data are heavily relied on, but many planners do not seem to be aware of cognitive biases when designing surveys, and those that are, have little knowledge of how they ought to mitigate them. To develop planners’ understanding of these biases and improve the survey data they collect, quantitative methods courses within planning curricula could respond by expanding beyond statistical analysis to incorporate survey design and “the total survey error approach” of survey methodology.

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)0,470
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,568
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4700,568
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0130,017
Études des sciences et des technologies0,0040,016
Communication savante0,0150,021
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,451
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,127 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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'admission3
Résumé présentoui

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