The 'Mobilization-Network' Approach for the Social Network Analysis of Knowledge Mobilization in Science Research and Innovation
Notice bibliographique
Résumé
The main goal in this paper is to establish a theoretical and empirical basis for the social network analysis of knowledge mobilization in science research and innovation: the mobilization-network approach. The approach captures knowledge mobilization within and beyond academia. A starting point is the identification of knowledge gaps in the investigation of knowledge mobilization, namely in bibliometric studies measuring impact mostly within academia and in name generator techniques relying solely on individuals’ recall of network ties. In contrast, networks built using a mobilization-network approach make more visible the relations among heterogeneous academic and non-academic actors. These include individual and organisational actors (i.e., researchers, students, policy-makers, funders, laboratory products, and civil-society groups) and mobilization actors (i.e., laboratories, publications, research projects, policies, media events, and business ventures). The longitudinal empirical case study of a basic science laboratory illustrates the approach. Finally, the mobilization-network approach can be an asset for policy-makers wishing to evaluate the impact of science and innovation, especially where knowledge mobilization related policies are in place.
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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 | 0,184 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,049 | 0,505 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».