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Enregistrement W4283579491 · doi:10.1080/14606925.2022.2088098

Five components of social design: A unified framework to support research and practice

2022· article· en· W4283579491 sur OpenAlexaff
Nynke Tromp, Stéphane Vial

Notice bibliographique

RevueThe Design Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYStrategic designConceptual frameworkSocial capitalKnowledge managementCorporate governanceEngineering ethicsPsychological resiliencePublic relationsManagement scienceSociologyProcess managementEngineeringBusinessPolitical sciencePsychologyComputer scienceSocial psychologyOperations managementSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the term social design is being widely adopted around the world, conceptual clarity is still lacking. The way social design is understood and executed can vary greatly. Without a shared conceptual foundation, knowledge exchange and development are restricted, and so is the professionalisation of practice. This paper brings forward a framework that unites all social design around an overarching objective to foster the common good but argues that design activities to do so may be driven by different values and focus on different outcomes. We identify five components of social design: (1) care-driven design activities for the wellbeing of underprivileged people, (2) responsiveness-driven design activities for good governance, (3) political progress-driven design activities for empowered citizens, (4) social capital-driven design activities for beneficial communities, and, (5) resilience-driven design activities for sustainable future systems. We describe how the framework helps explain, discuss and systematically study social design.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0190,012
Études des sciences et des technologies0,0120,073
Communication savante0,0310,027
Science ouverte0,0070,018
Intégrité de la recherche0,0120,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,176 · 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
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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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