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Enregistrement W7017545164

Asynchronous Ecosystem Development: Micro-mapping using scanning, ZIP-Analysis, and systemic relations

2022· other· en· W7017545164 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOCAD University Open Research Repository (OCAD University) · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetCLARITYAsynchronous communicationLeverage (statistics)IncrementalismPremiseSerendipityWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Can systemic design optimise on realities of asynchronous ecosystem development and bridge time and space between distributed, often unrelated teams? Does it make sense to work incrementally? \n \nThis case study is based on the Canadian Business for Purpose Network (B4PN), hosted by MaRS Discovery District and funded by the McConnell Foundation. The author evaluated network activities from November 2020 to March 2022 and provided inputs to ecosystem development based on strategic clarity work. \n \nIn emergent work such as this, uneven development is to be expected. A multimethod research mindset informed the evaluation project. The interdisciplinary research draws on strategic foresight, bricolage, and social R&D and applies ZIP-Analysis and the Library of Systemic Relations to three micro maps. \n \nReflexivity raised questions about design and designers in social systems, the realities of asynchronous ecosystem development and distributed work, and the wisdom or folly of incrementalism in design (Dodgson, 2019). The project applied interdisciplinary research in practice to leverage asynchronous situations and distributed networks of designers, strategists, and funders. \n \nThe idea of a large street mural comes to mind; often composed by several artists, it exists in parts executed asynchronously. While some sections are completed to the finest detail, others are simply pencil lines expressing the outline of shapes. While work is asynchronous, so is the advancement of understanding and progress on goals.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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