Michael Gusenbauer è professore associato presso la Johannes Kepler University di Linz, il cui lavoro collega la gestione dell’innovazione e la metodologia della ricerca. Ha pubblicato ampiamente su revisioni sistematiche, meta-analisi e identificazione della conoscenza supportata dall’IA, con diversi contributi riconosciuti come altamente citati e pubblicati su importanti riviste come Journal of Management Studies, Scientometrics e Nature. Come fondatore di Searchsmart.org e Associate Review Editor di Technological Forecasting & Social Change, apporta sia competenze metodologiche sia strumenti pratici per aiutare gli studiosi a condurre revisioni complete, trasparenti e di impatto. 

In questo seminario, Michael Gusenbauer mostrerà come dovrebbe essere un buon campionamento, perché molte revisioni risultano ancora incomplete e come la sistematicità costituisca la base per revisioni di impatto. Basandosi su una guida pratica recentemente pubblicata sul campionamento della letteratura e sugli ultimi sviluppi nell’uso dell’IA, illustrerà come migliorare le strategie di ricerca ed evitare errori comuni. Fornirà inoltre una prospettiva sui dibattiti attuali sulla generatività e su come creare revisioni che abbiano un vero valore.

Il seminario si terrà in inglese.