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Enregistrement W3208871041 · doi:10.33524/cjar.v22i1.571

Collaborative Action Research: An Inevitable Outcome?

2021· article· en· W3208871041 sur OpenAlexaffvenue
Kurt W. Clausen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Action Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction researchOutcome (game theory)Action (physics)PsychologyEngineering ethicsMathematics educationEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional research methodologies are all about control.Above everything else, the researcher endeavours to isolate variables so that one research question can be asked and answered in no uncertain terms.Any spin-off effects are eschewed as unwanted by-products of poor design and execution.And, in the world of pure science, this is a very good mind-set indeed.Did it not lead to the discovery of many a miracle cure?A new element?An untried mechanism?However, in most cases, one unavoidable consequence of research (whether the researcher desires it or not) is collaboration.For all the myths of the lone scientist, hermit-like in a cell-shaped laboratory, it cannot be denied that most effective research takes the form of partnerships and group work: Banting had Best; Marie had Pierre; and the Manhattan Project needed an army of researchers to achieve results.In the end, one of the (albeit unintended) outcomes of most research undertakings is proof that collaboration works.This remains implicit in most write-ups and reports, but nevertheless, it must be recognized.When the "founder of social psychology," Kurt Lewin, set out the Action Research model in 1944 while at MIT, he distinguished it as a core aspect of his study of group dynamics.In his 1946 paper "Action Research and Minority Problems", he described it as "a comparative research on the conditions and effects of various forms of social action and research leading to social action" (p.35), accentuating not only the study of personal interactions, but including personal interactions and leading to personal interaction.Now, over time, action research has evolved into a myriad of approaches under one umbrella.But, I must agree with Margaret Riel, Director for the Center for Collaborative Action Research, who argued that while the method involves a deep inquiry into one's professional practice, "it is also a collaborative process as it is done WITH people in a social context, and understanding that change means probing multiple understanding of complex social systems" (Riel, 2020).On a more practical note, Riel added that the underlying implication was that all action researchers followed a commitment to data sharing.

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)0,248
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,250
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2480,250
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0170,089
Communication savante0,0270,059
Science ouverte0,0070,035
Intégrité de la recherche0,0160,030
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,898
Tête enseignante GPT0,720
Écart entre enseignants0,178 · 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.

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'admission2
Résumé présentoui

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