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Enregistrement W2000280390 · doi:10.1177/1075547005275427

Achieving Buy-In

2005· article· en· W2000280390 sur OpenAlexaffabout
Desré M. Kramer, Richard Wells

Notice bibliographique

RevueScience Communication · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge transferKnowledge managementProcess (computing)Matching (statistics)Body of knowledgeBusinessComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article offers an overview and an evaluation of the process of transferring a complex body of knowledge from a research institute to workplace parties. It includes practical insights into the “how” of building knowledge transfer networks. It also describes the development of a network-based strategy to transfer knowledge about workplace safety/ergonomics to a group of practitioner-based associations within Ontario’s Health & Safety Prevention system. The purpose of the practitioner network was to have them become knowledge brokers of the research linking to multiple workplaces in many different sectors. This strategy builds on the theoretical frameworks of knowledge transfer and network theory. Through multiple group interactions, the practitioners became familiar with the research, identified matching concepts between the research and their experiences, saw the research as relevant, adopted the principles of the research, and went on to apply it with their client workplaces.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,021

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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations61
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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