Knowledge Exchange Processes in Organizations and Policy Arenas: A Narrative Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: This article presents the main results from a large-scale analytical systematic review on knowledge exchange interventions at the organizational and policymaking levels. The review integrated two broad traditions, one roughly focused on the use of social science research results and the other focused on policymaking and lobbying processes. METHODS: Data collection was done using systematic snowball sampling. First, we used prospective snowballing to identify all documents citing any of a set of thirty-three seminal papers. This process identified 4,102 documents, 102 of which were retained for in-depth analysis. The bibliographies of these 102 documents were merged and used to identify retrospectively all articles cited five times or more and all books cited seven times or more. All together, 205 documents were analyzed. To develop an integrated model, the data were synthesized using an analytical approach. FINDINGS: This article developed integrated conceptualizations of the forms of collective knowledge exchange systems, the nature of the knowledge exchanged, and the definition of collective-level use. This literature synthesis is organized around three dimensions of context: level of polarization (politics), cost-sharing equilibrium (economics), and institutionalized structures of communication (social structuring). CONCLUSIONS: The model developed here suggests that research is unlikely to provide context-independent evidence for the intrinsic efficacy of knowledge exchange strategies. To design a knowledge exchange intervention to maximize knowledge use, a detailed analysis of the context could use the kind of framework developed here.
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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 | 0,050 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».