www.mcgill.ca/urbanplanning/mpc Using Social Network Analysis to Study Participation in the Community-University Partnership Megaprojects for Communities
Notice bibliographique
Résumé
This research studies the participation of community organisations, university faculty, and researchers in a community-univer-sity partnership. The goal of this research is to examine the relationship between the participants involved in the Megaprojects for Communities partnership. The focus is on particular themes in participation including group membership and leadership, community representation, relationships of trust, and expectations and interests of members. Data is generated using litera-ture and document reviews as well as interviews and questionnaires. A social network analysis is applied to the data to visual communication and the flow of resources throughout the partnership. Results of the research assist the self-evaluation and reflection for participants of Megaprojects for Communities. They also add to academic literature on participation in commu-nity-university partnerships and the aptness of social network analysis to study a distinct form of community collaboration. Cite as Pitt, Mary. (2008). “Using Social Network Analysis to Study Participation in the Community-University Partnership Megaprojects for Communities”. Method Report CE08-02E. Montréal: CURA Making Megaprojects Work for Communities-Mégaprojets au service des communautés. More reports and working papers at www.mcgill.ca/urbanplanning/mpc/research/reports
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».