Mapping Design Contributions in Information Systems Research: The Design Research Activity Framework
Notice bibliographique
Résumé
Despite growing interest in design science research in information systems, our understanding about what constitutes a design contribution and the range of research activities that can produce design contributions remains limited. We propose the design research activity (DRA) framework for classifying design contributions based on the type of statements researchers use to express knowledge contributions and the researcher role with respect to the artifact. These dimensions combine to produce a DRA framework that contains four quadrants: construction, manipulation, deployment, and elucidation. We use the framework in two ways. First, we classify design contributions that the Journal of the Association for Information Systems (JAIS) published from 2007 to 2019 and show that the journal published a broad range of design research across all four quadrants. Second, we show how one can use our framework to analyze the maturity of design-oriented knowledge in a specific field as reflected in the degree of activity across the different quadrants. The DRA framework contributes by showing that design research encompasses both design science research and design-oriented behavioral research. The framework can help authors and reviewers assess research with design implications and help researchers position and understand design research as a journey through the four quadrants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,230 | 0,272 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,054 |
| Communication savante | 0,031 | 0,045 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».