Collaborative academic/practitioner research in project management
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to present a cost‐benefit interpretation of academic‐practitioner research by describing and analysing several recent relevant examples of academic‐practitioner research with a focus on doctoral theses carried out at universities and business schools in clusters of research centred in North America, Australia and Europe. Design/methodology/approach Using case study examples, a value proposition framework for undertaking collaborative research for higher degree level study is developed and presented. Findings Value proposition benefits from this level of collaborative research can be summarised as enhancing competencies at the individual and organisational level as well as providing participating universities with high‐quality candidates/students and opportunities for industry engagement. The project management (PM) professional bodies can also extend PM knowledge but they need to be prepared to provide active support. Practical implications A model for better defining the value proposition of collaborative research from a range of stakeholder perspectives is offered that can be adapted for researchers and industry research sponsors. Originality/value Few papers offer a value proposition framework for explaining collaborative research benefits. This paper addresses that need.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,134 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,020 |
| Communication savante | 0,021 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».