Strengths and limitations of the Inclusive Society research model: an autoethnography
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The Inclusive Society partnership research model aims to promote change in society for people with disabilities by supporting research teams composed of researchers and partner organizations. The objective of this article is to identify the strengths and limitations of this research model.Material and methods: An autoethnography approach was used. Thematic analysis of four methods was undertaken: semi-directed interviews with members of the research teams funded by Inclusive Society (researchers, partners), a focus group with the Inclusive Society’s intersectoral collaboration agents, their logbooks, and Inclusive Society’s annual reports.Results: Strengths and limitations of the Inclusive Society model were identified through their networking activities, the role and support of the intersectoral collaboration agents and the partnership research program.Conclusions: Networking activities are an essential element of Inclusive Society. They are indispensable for composing intersectoral research teams that will work on answering needs of people with disabilities. Intersectoral collaboration agents are also a strength of the model, but their role could be clarified to better frame what tasks are in their scope of practice and what the research teams could ask from them. Finally, the research program eligibility criteria could be improved to support, among others, the projects’ appropriation phases.
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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 | 0,109 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,018 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».