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Enregistrement W4306947971 · doi:10.1108/jwam-03-2022-0016

Autopraxeography: a method to step back from vulnerability

2022· article· en· W4306947971 sur OpenAlex
Marie-Noëlle Albert, Nancy Michaud

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

RevueJournal of Work-Applied Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)OriginalityConstructivism (international relations)Value (mathematics)Work (physics)EpistemologyComputer scienceKnowledge managementFocus (optics)SociologyEngineering ethicsPsychologySocial scienceEngineeringPolitical scienceComputer securityQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Studies on vulnerability in the workplace, although relevant, are rare because it is difficult to access. This article aims to focus on the benefits of using autopraxeography to study and step back from vulnerability at work. Design/methodology/approach Autopraxeography uses researchers' experience to build knowledge. Findings Autopraxeography provides a better understanding of vulnerability and the opportunity to step back from the difficulties experienced. Instead of ignoring experiences related to vulnerability, this method makes it possible to transform them into new avenues of knowledge. Moreover, it enables researchers to step back from experiences of vulnerability, thus making them feel more secure. Originality/value The main differences from other self-studies stem from the epistemological paradigm in which this method is anchored: pragmatic constructivism. The most important difference is the production of generic knowledge in three recursive steps: writing in a naïve way, developing the epistemic work and building generic knowledge.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,315 · 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