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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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