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Enregistrement W1512802959 · doi:10.22230/src.2014v5n3a166

Strategies for Sustaining Complex Partnerships

2014· article· en· W1512802959 sur OpenAlexafffundvenueabout
Naomi Nichols, Stephen Gaetz

Notice bibliographique

RevueScholarly and Research Communication · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaYork University
Mots-clésInteractivityGeneral partnershipReciprocity (cultural anthropology)StakeholderPublic relationsKnowledge managementKey (lock)Political scienceComputer scienceWorld Wide WebPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article details the role that networks play in the creation and implementation of a comprehensive knowledge mobilization strategy. Using the activities of the Canadian Homelessness Research Network (CHRN) as a case study, the authors draw on in-depth interviews, participant observation, and document analysis to understand how the interactivity cultivated in a multi-stakeholder partnership can increase the impact of research on policy, practice, public opinion, and, in this case, the lived experiences of people who are homeless. The article details the diverse activities of the CHRN (e.g., its methodologies, processes, and tools), highlighting the tension points, successes, and failures of particular approaches. Findings bring into view a) the CHRN’s role as a central connecting node, linking multiple and diverse individuals, institutions, and other networks; b) relations of reciprocity, which support ongoing interactivity between network members; and c) the changes (e.g., in research use) that network activities have influenced. Data suggest that the use of research evidence to co-produce “useable content” is a key indicator of network productivity.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,509
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,063 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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