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Enregistrement W2087113880 · doi:10.1080/19474199.2011.593880

Beyond the conventional boundaries of knowledge management: navigating the emergent pathways of learning and innovation for international development

2011· article· en· W2087113880 sur OpenAlexaff
Laurens Klerkx, Laxmi Prasad Pant, Cees Leeuwis, Sarah Cummings, Ewen Le Borgne, Ivan Kulis, Lucie Lamoureux, Denise Senmartin

Notice bibliographique

RevueKnowledge Management for Development Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementField (mathematics)BusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the relationship between knowledge management (KM) and innovation management (IM) in policy processes. By describing and analysing the roles of researchers as knowledge and innovation managers in policy processes we also contribute to the debate on how researchers can enhance their effective contribution to policy processes. Empirical data for the paper were gathered between December 2008 and November 2010. During that period, two of this paper's authors conducted participatory action research whilst supporting the Mozambican inter-ministerial Subgroup Sustainability Criteria in developing a sustainability framework for biofuel production in Mozambique. We conclude that KM and IM are mutually reinforcing and inextricably bound: KM can provide the basis for engaging in IM activities or roles, which may -- consequently -- create an enabling environment for more effective KM in policy processes. The active embedding of researchers in policy processes an action-oriented research approach and systematic reflection can enable researchers to continuously determine what (combination of) KM and IM strategies or roles can enhance the actionability of research in, and the quality of the policy process. To do so successfully, a process-based research approach and strategic management of the boundary between research and policy are key

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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