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Enregistrement W7135731428

Toolkit: Ethical human-centred design for a complex world

2023· article· en· W7135731428 sur OpenAlexaff
Kathryn Krummeck, Gray Garmon, Munir Ahmad

Notice bibliographique

RevueOCAD University Open Research Repository (OCAD University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesAga Khan FoundationUnited States Agency for International Development
Mots-clésLeverage (statistics)Process (computing)Set (abstract data type)Community engagementScenario planningWork (physics)Session (web analytics)Community development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How might we leverage a system of tools to help development professionals customise and operationalise ethical, impact-oriented human-centred design work? The Accelerate Impact team, working closely with an Aga Khan Foundation initiative called Local Impact, has partnered with USAID to develop a robust and user-friendly innovation toolkit consisting of a set of human-centred design (HCD) guidebooks and additional tools to support teams to move through the HCD process. This interactive session spans the pre-work of scoping and resourcing the project—to the engagement of the community in identifying problems and creating solutions—all the way to planning for implementation and scale, pitching the idea to potential partners and funders and assessing the impact of the solutions over time. The resulting resources are a systematic and cohesive set of tools and a process for customising those tools to suit the needs of a particular project. We hope this encourages more social sector folks to leverage HCD to engage the community in ethical ways while developing feasible, viable and desirable (innovative) solutions. As we prepare to launch these resources—free and open source to the global social impact community (and beyond!)—we humbly ask for this community’s engagement and critical feedback to help us to refine these tools and make them the most rigorous, thoughtful and user-friendly as they can be.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,319
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,031 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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