Learning histories: spanning the great divide
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to suggest the use of a new action research methodology, the learning history, to study knowledge transfer initiatives. Design/methodology/approach An overview of the literature on learning histories is followed by the results of a case study, where a learning history is used to transfer humanistic practices from an American health care model to a Quebec setting. Findings This study demonstrates how the learning history method can act as a catalyst to accelerate the knowledge transfer process. It has helped researchers and practitioners recognize and address the challenges involved in implementing change and transferring new knowledge in an organization. Research limitations/implications Although the learning history provides a fresh and effective way to study learning and knowledge concepts, the potential of this new methodology in studying knowledge transfer activities has not been fully explored. The limitations are primarily those associated with the amount of work involved in a developing a learning history as well as the courage and honesty it requires. Practical implications Approaches to improving learning from experience and descriptions about how to capture and disseminate knowledge within organizations are somewhat limited. The findings of this study offer practitioners and researchers guidance on how to accelerate the implementation of future initiatives knowledge transfer. Originality/value By linking learning histories to knowledge transfer, this article provides a fresh new approach to studying how knowledge can be transferred from researchers to practitioners and bridging what some have called “the great divide” between these two communities.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle