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Enregistrement W4389199242 · doi:10.21125/iceri.2023

ICERI2023 Proceedings

2023· paratext· sv· W4389199242 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueICERI proceedings · 2023
Typeparatext
Languesv
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKrell InstituteTechnological University DublinUniversidade do MinhoZayed UniversityUniversity of South AfricaAston UniversityInstituto Mexicano del Seguro SocialAoyama Gakuin UniversityUniversität zu LübeckVrije Universiteit AmsterdamTechnische Universiteit DelftMinistry of Earth SciencesUlster UniversityUniversity of Colorado Colorado SpringsCity, University of LondonUniversity College DublinUniversidad PanamericanaYork UniversityUniversitetet i AgderLatvijas UniversitateBowling Green State UniversityLappeenranta University of TechnologyDrexel UniversityUniversity of Texas at DallasAnglia Ruskin UniversityRoyal Academy of EngineeringUniversity of BoltonDoğu Akdeniz ÜniversitesiUniversity of LethbridgeAalto-YliopistoUniversity of HertfordshireCardiff UniversityMacEwan UniversityAppalachian State UniversityCork Institute of TechnologyUniversidade de AveiroRyukoku UniversitySveučilište u ZagrebuNanyang Technological UniversityOklahoma State University
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bhaskar [1] proposed and argued for critical realism in natural sciences. Other authors have extended Bhaskar’s [1] arguments to include the social sciences [2], and to attempt to translate his philosophical position into useful research methodologies that can compete with positivist, constructivist, and pragmatic research paradigms [3]. Critical realism describes both intransitive and transitive components of human knowledge. It proposes underlying structures and mechanisms in the Real Domain that exist independently of human observers and possess the potential to govern events occurring in the Actual Domain [1]. Events that can be experienced and investigated as phenomena by human observers form a subset that occupies the Empirical Domain where researchers normally operate [1]. For critical realists, this positivist stance is balanced by the constructivist element to knowledge. As research is also a social activity, it results in knowledge regarding external structures and mechanisms that is also undeniably socially constructed [1] [2]. Critical realism [1] [2] claims to provide a philosophical and research paradigm solution to conflicts in ontology, epistemology, and axiology when conducting mixed methods studies [3]. Further, some researchers have advocated adopting a critical realism approach for synthesising the contributions of quantitative and qualitative data collected in such investigations, even in hindsight [4]. This paper considers the adoption of a critical realism approach late in a research project. A mini thesis drew together nine research articles in the field of teacher training and education that were published in peer reviewed journals between 2013 and 2019. These formed part of a PhD by published works submission [5]. The application of a critical realism approach as a triangulation of mixed methods data and findings using stages described by Bygstad and Munkvold [6] was found to be useful in formulating a concluding model for a complex project. However, a major criticism of the approach is also considered: that the same conclusions would have been reached following other research paradigm methodologies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5080,450

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,320 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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