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Enregistrement W4403764005 · doi:10.24908/pceea.2023.17146

Working with Others – An Analysis of Collaborative Research Likelihood

2024· article· en· W4403764005 sur OpenAlexaffvenueabout
Farrah Fayyaz, David Knox

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of OttawaConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: While diversity and teamwork is valued increasingly in engineering education in particular and in our society in general, we intend to explore the quality and quantity of academic collaborations to understand the current state-of-art of collaborative research projects within engineering education. Purpose: Our long-term objective is to understand why collaborations occur and what makes it more likely to occur. For this work-in-progress paper, we observed the trends of collaborations within Engineering Education Research and observed whether and how collaboration behaviour changed, in measurable ways, during the COVID-19 pandemic. We also observed whether three seems to be a relation between the quality of research within Engineering Education Research because of collaborations. Methodology: We explored and compared the articles published in all sections of the annual conferences of American Society of Engineering Education, Canadian Engineering Education Association, and European Society for Engineering Education from 2017 – 2022 and publications in the Journal of Engineering Education from years 2017 – 2022. Results: Our preliminary results have shown that the quality of Engineering Education research seems to improve only slightly with collaborations. Additionally, we have observed that the percentage of collaborative research projects differ in the five places that we have explored. Conclusions: The long-term goal of this research is to identify the kinds of projects that can be done collaboratively and also identify gaps in collaborative research so that other researchers can use that information to design more collaborative projects. This initial work is to estimate recent levels of collaboration using author counts.

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)0,154
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,545
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1540,545
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0220,020
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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