Utilization of Research Findings and their Role in Research Management as an Interdisciplinary Field
Notice bibliographique
Résumé
Research management has been brought up as an interdisciplinary subject –a combination of “management” and “research methodology”- especially in Humaninties and Social Sciences research. As an essential concept in research management, utilization of research findings is so important that some believe neglecting it would cause failure of research efforts. Utilization Model is the frame within which the matter is programmed. Introducing different Utilization models, the present study attempts to suggest a variety of research frameworks to be selected in proportion to organizational status. Points of strength and weakness of any model have been explored here. Three different uses –instrumental, conceptual, and procedural- have been explained according to their corresponding utilization models. In the procedural use, various models are introduced including communication models, science push, knowledge driven, problem solving, demand push, diffusion, stetler, the knowledge-to action process, cronbach Rossi model in conceptual use, and the Ottawa model, Canadian Institutes of health research, understanding user context framework, collaborative model, and the utilization forced model for evaluation. They are introduced to be selected for different organizational structures. The variety of utilization models show that they are especially rooted in the local environment, and thus when applying them, the user should pay attention to the specific characteristics of the models besides the organizational and environmental specifications.
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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 | 0,421 | 0,369 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,077 |
| Communication savante | 0,048 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».