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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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 URQUHARTCatherine 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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,007
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,053
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