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Enregistrement W2012781203 · doi:10.1332/174426409x463767

Knowledge mobilisation builds local research collaborations for social innovation

2009· article· en· W2012781203 sur OpenAlexafffundabout
David Phipps, Stan Shapson

Notice bibliographique

RevueEvidence & Policy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoYork UniversityUniversity of Victoria
Mots-clésGeneral partnershipKnowledge transferKnowledge managementInstitutionTechnology transferValue (mathematics)Public relationsSociologyKnowledge creationBusinessPolitical scienceMarketingSocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Universities seek to maximise the impact of their research by investing in technology commercialisation services but universities fail to support the various impacts of non-commercial research. This paper describes the experience of York University (Toronto, Canada) in developing the institutional capacity to support knowledge mobilisation to maximise the impacts of research from the social sciences and humanities. York works in partnership with local research users to provide enhanced access to research through dedicated support for research collaborations. Grounded in theories of knowledge transfer and exchange, and illustrated with examples, this paper demonstrates how investments in knowledge mobilisation create value for the institution, researchers, graduate students and research partners.

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)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0090,005
Études des sciences et des technologies0,0120,025
Communication savante0,0250,018
Science ouverte0,0030,046
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,006

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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeQualitatif
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

Citations62
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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