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Enregistrement W4234936942 · doi:10.29085/9781783302437.012

Increasing social connection through a community-of-practice-inspireddesign

2018· book-chapter· en· W4234936942 sur OpenAlexaff
Catherine M. Burns, Adam Euerby

Notice bibliographique

RevueInformation Systems · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Process Modeling and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionProtocol analysisWork (physics)AbstractionCoding (social sciences)PsychologyComputer scienceCognitive scienceSocial psychologyEngineeringSociologyEpistemologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COMMENTARY : CHRISTINE URQUHART Catherine Burns and Adam Euerby used cognitive work analysis to help design a website intended to foster community of practice principles in order to improve networking. First, we need to appreciate the history of cognitive work analysis, and where the ideas about the work domain analysis come from. It's important to recognise that both cognitive work analysis and communities of practice have evidence behind their concepts, and that they are not merely theoretical frameworks that seem to work. Cognitive work analysis comes from studies conducted by Rasmussen and colleagues at the Riso National Laboratory in Denmark in the early 2000s (Naikar, 2017). They were tasked with improving the safety of nuclear power plants in Denmark. Observations confirmed that the hardware was indeed reliable, but that, despite this, accidents could still happen. Human error appeared responsible, when workers were confronted with unfamiliar circumstances. However, the research indicated that had the workers known fully the state of the system, they could have formulated an appropriate response. Later research examined six professional technicians, problem-solving with different types of instruments, which each had a particular fault. Detailed analysis of the verbal protocols (think-aloud protocols) produced a coding scheme that revealed patterns in the reasoning used by the technicians. The technicians reasoned at different levels of abstraction (from the physical properties to the general functional purpose) and at different levels of decomposition (whole system through to a component). This formed what they termed the two-dimensional abstraction-decomposition space. Generally, the technicians started in the most abstract (purpose)/whole system corner and worked through to the opposite corner (physical form/component) – although the line of working could zig zag a little. These findings led to the first stage of cognitive work analysis modelling – the work domain analysis. This was developed by Vicente (2002) (among others) for design of interfaces that displayed three modes of cognitive reasoning: skill-based, rules-based and knowledge-based behaviour. The aim of systems designed through CWA is often to support workers in dealing with unexpected situations. Workers should be able to explore a number of ways of dealing with the situation while remaining within the boundaries of acceptable performance (Naikar, 2017).

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0160,031
Communication savante0,0100,019
Science ouverte0,0060,011
Intégrité de la recherche0,0330,041
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2018
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