Structuring an Inter-sector Research Partnership: A Negotiated Zone
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To document and analyze the initial steps in building a health research partnership. To enable a greater appreciation of what these processes entail and also to provide guidance in negotiating the inevitable tensions between parties with different aims and objectives. METHODS: This case study is based on participant-observation and document analysis. It employed three general analytic strategies: developing a case description, relying on theoretical propositions and thinking about rival explanations. RESULTS: The development of a research partnership framework entails a complex negotiation process marked by tensions: one of representing the interests of the various parties; and one establishing the basis for collaboration. Some factors can facilitate these processes: acknowledging the specific interests and organizational culture of the various organizations involved; designating a mediator to develop a climate of trust; and mitigating the inequalities among partners, in a process which requires considerable efforts over a rather long period of time. CONCLUSION: The process of structuring the relations among the associated partners does not end with negotiating a partnership accord. Denying this would be tantamount to denying the political nature of a research partnership, and denying those involved any autonomy in future research projects.
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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 | 0,204 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,032 |
| Communication savante | 0,028 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».