MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403489516 · doi:10.1016/j.destud.2024.101274

That was fun, now what?: Modelizing knowledge dynamics to explain co-design's shortcomings

2024· article· en· W4403489516 sur OpenAlexaff
Louis-Étienne Dubois, Pascal Le Masson, Benoît Weil

Notice bibliographique

RevueDesign Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesIÉSEG Écoles de Management
Mots-clésDynamics (music)EngineeringManagement scienceEngineering ethicsSystems engineeringSociologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Co-design workshops seek solutions to complex, multi-stakeholder issues. These ephemeral encounters bring together designers and uninitiated individuals who embark in a facilitated process that mobilizes a range of simplified design tools and methods. Despite co-design's benefits in terms of representation and acceptability, these workshops also come with limitations and often fall short of their intended goals. Proceeding from stylized facts informed by both our experience and the literature, this study investigates why co-design struggles at maintaining engagement and fails to consistently deliver innovative output regardless of the number of participants involved. Namely, we employ a model-building strategy to illuminate the main knowledge dynamics during workshops and to highlight a constrained ‘reactive expansion’ mechanism that explains known co-design's shortcomings. Implications for workshop facilitation and planning are offered in closing. • Despite its popularity, co-design comes with many downsides and shortcomings. • The difficulty to sustain engagement and to yield innovative outputs stands out. • This model-based study highlights knowledge dynamics to explain these shortcomings. • It shows a closed knowledge system that limits expansion, learning, and innovation. • The model's conditions and facilitation implications are also presented.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,013
Communication savante0,0090,015
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,207 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDesign StudiesMême sujetDesign Education and PracticeTravaux en français237 207