La théorie de l’activité et le recadrage de la définition de projet pour une institution universitaire
Bibliographic record
Abstract
Ce papier présente les premiers résultats d’une recherche exploratoire qui vise le recadrage de la définition de projet sous l’angle de la création de valeur. Les projets majeurs se caractérisent par la variété et le nombre de parties prenantes avec des attentes multiples et souvent contradictoires. Les outils et méthodes de programmation architecturale ne sont pas adaptées pour répondre à cette complexité. Cependant, peu de recherche s’est penchée sur cette question. Cette recherche utilise une adaptation de la méthodologie de science de la conception inspirée de la théorie de l’activité dans le but de démontrer la nécessité de recadrer des pratiques actuelles de définition de projet. Les résultats confirment le besoin de revoir les pratiques actuelles de programmation architecturale par l’entremise de nouveaux outils axés sur la participation. Le papier se veut aussi un essai sur le potentiel de l’adoption de la théorie de l’activité en science de la conception afin de guider le recadrage des activités associées au projet.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.018 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.015 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".