Reflections From Implementing a Virtual Social Innovation Lab
Notice bibliographique
Résumé
Qualitative research methods had to quickly adapt to using online platforms due to the COVID-19 pandemic to limit in-person interactions. Online platforms have been used extensively for interviews and focus groups, but workshops with larger groups requiring more complex interactions have not been widely implemented. This paper presents a case study of a fully virtual social innovation lab on bioplastics packaging, which was adapted from a series of in-person workshops. A positive outcome of the online setting was diversifying the types of participants who could participate. Highly interactive activities such as icebreakers, networking, bricolage, and prototyping were particularly challenging to shift from in-person to online using traditional web conferencing platforms like Zoom. Creative use of online tools, such as Gather.Town and Kahoot!, helped unlock more innovative thinking by employing novel techniques such as gamification. However, challenges such as adapting facilitation for an online environment and exclusion of groups that do not have consistent access to internet and/or computers still need to be addressed. The reflections and lessons learned from this paper can help researchers adapt qualitative methods to virtual environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,051 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».