Team Dynamics and Learning Opportunities in Social Science Research Teams
Notice bibliographique
Résumé
Although the contemporary research environment encourages knowledge generation through research collaboration rather than individualized projects, limited scholarly attention has been devoted to the practice of collaboration within research teams. This paper presents a qualitative analysis of team dynamics and learning opportunities within four social science research teams. The findings reveal similarities and differences in leadership style and interaction approaches that affected how research was undertaken and the possibilities for team members to learn from each other. The snapshots provide models for other research teams that extend situated learning theories and the existing research base about collaboration, research teams, and research leadership. Key words: research teams, research leadership, researcher development, situated learning Bien que le milieu actuel de la recherche encourage la génération des connaissances par la collaboration en recherche plutôt que par les projets individuels, les universitaires ont accordé peu d’attention à la pratique collaborative au sein des équipes de recherche. Cet article présente une analyse qualitative de la dynamique des équipes et des occasions d’apprentissage au sein de quatre équipes de recherche en sciences sociales. Les résultats révèlent des ressemblances et des différences dans le style de leadership et les démarches d’interaction qui ont eu une influence sur la façon dont la recherche a été entreprise et sur les possibilités pour les membres des équipes d’apprendre l’un de l’autre. Les aperçus offrent des modèles pour d’autres équipes de recherche et contribuent aux théories de l’apprentissage contextualisé et à la base de recherche portant sur la collaboration, les équipes de recherche et le leadership en recherche. Mots clés : équipes de recherche, leadership en recherche, développement des chercheurs, apprentissage contextualisé
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».