Robust processes for robust product development
Notice bibliographique
Résumé
Although multidisciplinary and team-based approaches are increasingly acknowledged as necessary to address some of the most pressing contemporary health challenges, many researchers struggle with a lack of infrastructure to facilitate and formalise the requisite collaborations. Specialised research centres have emerged as an important organisational solution, yet centre productivity and sustainability are frequently dictated by the availability and security of infrastructure funds.Despite being widely cited as a core component of research capacity building, infrastructure as a discrete concept has been rather analytically neglected, often treated as an implicit feature of research environments with little specification or relegated to a narrow category of physical or administrative inputs. The terms research infrastructure, capacity, and culture, among others, are deployed in overlapping and inconsistent ways, further obfuscating the crucial functions of infrastructure specifically and its relationships with associated concepts.The case is made for an expanded conceptualisation of research infrastructure, one that moves beyond conventional 'hardware' notions. Drawing on a case analysis of NEXUS, a multidisciplinary health research centre based at the University of British Columbia, Canada, a conceptual framework is proposed that integrates the tangible and intangible structures that interactively underlie research centre functioning.A relational approach holds potential to allow for more comprehensive accounting of the returns on infrastructure investment. For those developing new research centres or seeking to reinvigorate existing ones, this framework may be a useful guide for both centre design and evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».