Implementation of an innovative grant programme to build partnerships between researchers, decision-makers and practitioners: The experience of the Quebec Social Research Council
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This paper examines a grant programme developed by the Quebec Social Research Council in the 1990s to encourage the building of research partnerships between researchers, decision-makers and practitioners. In particular, it studies the perceptions of key participants concerning the reasons behind the programme's successful implementation and growth. METHODS: In addition to secondary data about institutional involvement in the programme, 10 researchers and administrators were consulted as key informants. The method of concept mapping was used in order to draw out a consensus on the different factors associated with the successful implementation of the programme. RESULTS: The participants identified 10 main factors that help explain the programme's successful implementation. These factors were then grouped into a model containing four dimensions: the leadership and coherence shown in the programme's implementation; the presence of a favourable political and social conjuncture; the programme's responsiveness to the needs of health and social services institutions; and the programme's responsiveness to the needs of the university milieu. CONCLUSIONS: Although this model remains specific to the prevailing situation in Quebec at the time of its application, it may help stimulate reflection and contribute to an understanding of how research policies can encourage partnerships between researchers, practitioners and decision-makers.
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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 | 0,052 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».