MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404759846 · doi:10.5751/es-15319-290426

Whither convergence? Co-designing convergent research and wrestling with its emergent tensions

2024· article· en· W4404759846 sur OpenAlexvenueno aff
Weslynne Ashton, Azra Sungu, Vidisha Agarwalla, Margaret Burke, Steffanie Espat, Nicole Labruto, Susan Verba, Norbert Wilson

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésConvergence (economics)Political scienceEnvironmental resource managementRegional scienceComputer scienceGeographyEnvironmental scienceEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Convergence has emerged as an important paradigm for conducting research that tackles grand societal challenges. It demands deep integration of multiple disciplines for a holistic understanding of the complexity of these challenges. In the last decade, most convergent research efforts have focused on the integration of science, technology, engineering, and mathematics (STEM). However, addressing societal challenges necessitates greater integration of the social sciences in order to bring in critical and reflexive thinking. Design, as a discipline, integrates social science foundations with the creative arts and a strong future orientation, to understand human behaviors and interactions across socio-technical systems. Although design has gained attention at the U.S. National Science Foundation (NSF) as a means of identifying use-inspired research and facilitating cross-disciplinary collaboration, it has not been more widely recognized as a valuable discipline contributing to convergent research. This paper examines design’s role in activating convergence within Multiscale Resilient, Equitable, and Circular Innovations with Partnership and Education Synergies for Sustainable Food Systems (RECIPES), an NSF-funded Sustainable Regional Systems Research Network. RECIPES aims to develop scientific breakthroughs in characterizing the complex challenges surrounding food loss and waste in the U.S., as well as to develop innovative, circular, and socially equitable solutions for reducing and managing wasted food. The network uses design to help infrastructure convergence. Prioritizing authentic whole person engagement among network participants, fostering critical reflection through convergence and divergence cycles, and making space for open-ended inquiries around emergent tensions are vitally important. This article is a reflection on this role, with insights and recommendations for more effectively leveraging design in convergence.

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)0,269
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,302
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2690,302
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0110,050
Communication savante0,0250,034
Science ouverte0,0060,025
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcology and SocietyMême sujetInnovative Approaches in Technology and Social DevelopmentTravaux en français237 207