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Enregistrement W4391160311 · doi:10.1080/14427591.2023.2292273

Collective reflections to create knowledge spaces: Thinking about an inclusive, diverse, and participatory occupational science

2024· article· en· W4391160311 sur OpenAlexaffabout
Silvia Veiga-Seijo, Marcel Nazabal Amores, Lorena Leive, Daniela Melfi, Rodolfo Morrison, Tatiana Maria Marques Tironi, Ana Luiza Menezes Vieira, Vagner dos Santos

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational scienceCitizen journalismSociologyEpistemologyParticipatory action researchOccupational therapyEngineering ethicsPsychologyPolitical scienceEngineeringAnthropologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first World Occupational Science Conference took place in Vancouver, Canada, in August 2022. As English was the official language of the event, this brought challenges for some non-anglophone participants, including some of the authors of this paper. In response, the authors gathered to support translation and communication efforts during the event. This strengthened mutual support and led to the establishment of a workgroup to reflect on knowledge production within occupational science. Framed within a call to expand the discipline beyond the English-speaking world and from a Portuguese-Spanish context, our objectives were to (i) share joint reflections on the potential barriers to participation in scientific events; and (ii) recommend options to democratize knowledge in academic events to develop a more inclusive, diverse, and participatory occupational science. This work could contribute to the creation of spaces for inclusive knowledge to engage more people in occupational science and therefore open opportunities for a more nuanced and diverse understanding of occupation.

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0320,089
Communication savante0,0350,033
Science ouverte0,0060,036
Intégrité de la recherche0,0100,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,311
Tête enseignante GPT0,612
Écart entre enseignants0,301 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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