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Enregistrement W4417422357 · doi:10.7577/rerm.6149

Becoming Scholars with Data

2025· article· W4417422357 sur OpenAlexaff
Meaghan Dougherty, Gillian Judson, Sarah Pazur

Notice bibliographique

RevueReconceptualizing Educational Research Methodology · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityDouglas College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanismWork (physics)Data collectionCreativityLived experience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our intention in this inquiry was to imaginatively engage with data to see what may be made possible. Informed by the ontological turn (Zembylas, 2017) and a call for creative engagement with data (Wolgemuth et al., 2025), we leveraged cognitive tools (Egan, 1997, 2005), to playfully engage with interview transcripts. Despite approaching the inquiry from a relational, more-than-human ontology, we found ourselves continually constrained by humanist understandings. Our inquiry highlights how implicit and deeply-entrenched our assumptions about research are; we illuminate these assumptions by exploring iterative problematics that arose in our playful engagement. Our engagement in this inquiry allowed the data to work on us, as we worked on the data, producing us differently as researchers and as scholars. Our experience with imaginative methodology opened up possibility and proliferated the ‘what if?’ required to move beyond dominant ways of knowing. However, our experience demonstrates the tensions we continue to navigate as becoming-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)0,088
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,171
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0880,171
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0240,044
Communication savante0,0340,061
Science ouverte0,0060,040
Intégrité de la recherche0,0070,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,008

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 Opus0,968
Tête enseignante GPT0,780
Écart entre enseignants0,188 · 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
DomaineMéthodes
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
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