Notice bibliographique
Résumé
Within the context of the UK’s Research Excellence Framework (REF), academic labor is being tagged to ‘impact’: to demonstrable outputs that go beyond academia and benefit “the wider economy and society” (HEFCE, 2009, 13; see also Rogers et al., this issue). This move is certainly not new, nor is it unique to institutions of higher education in the UK. ‘Impact statements’ have been standard in funding proposals for quite a while, grant funded projects have long required evidence of application within the communities where research occurs and, in the US, ‘service’ to institutional, professional, and broader communities is well established as one of the metrics used in governing promotion and tenure processes. In this intervention, we reflect on our experience working on an Economic and Social Research Council (ESRC) funded project where questions of impact – understood as efforts to engage participants and to produce applied results – were an ongoing concern. We offer a vision that recognizes that producing impact in research is a complicated process where alternatives to what some describe as the “wholesale neoliberalization of knowledge production” (Jazeel, 2010, np) might potentially be realized. More specifically, we offer an allegorical rendering of impact as odyssey.
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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 | 0,019 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,068 |
| Communication savante | 0,021 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 ».