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Enregistrement W4411545910 · doi:10.1016/j.ssaho.2025.101666

Co-designing web-based tools for graduate students: a narrative account of a participatory design action research

2025· article· en· W4411545910 sur OpenAlexafffund
Laura Iseut Lafrance St-Martin, Émilie Tremblay-Wragg, Sara Mathieu-Chartier

Notice bibliographique

RevueSocial Sciences & Humanities Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésNarrativeParticipatory action researchAction (physics)Action researchCitizen journalismParticipatory designComputer scienceGraduate studentsSociologyWorld Wide WebPedagogyEngineeringArtLiteratureMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graduate programs worldwide exhibit a high dropout rate, with numerous contributing factors. Among these, isolation and lack of writing support are significant. This methodological article explores the design process of two web applications supporting graduate students' social and academic needs. It was a collaborative user experience design project involving researchers (including research coordinators), potential users, a non-profit organization, and a web developer. We present the main phases of the study, highlighting the development challenges we faced and their resolutions. The discussion offers six key co-design process lessons to benefit future design research endeavors: 1) take the time to build team cohesion, 2) both types of co-design sessions (knowledge and descriptive) are helpful, but at different moments, 3) do not be afraid to tackle difficult problems with your co-researchers and to admit your limitations, 4) know the co-researchers’ strengths and competencies, 5) fluid communication takes time but is essential and 6) don't be afraid to politically engage your co-researchers.

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)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0170,024
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,823
Tête enseignante GPT0,655
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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