An Institutional Process for Brokering Community-Campus Research Collaborations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge mobilization seeks to identify and support authentic research collaborations between community and university so that benefits of the research accrue to both partners. Knowledge brokering is a key knowledge mobilization mechanism that helps community and university partners connect and build relationships in order to share expertise for mutual opportunity. There remains a need to describe in detail the typical knowledge brokering devices and methodologies. This paper presents a detailed description of York University’s knowledge brokering service which is based on eight years of knowledge mobilization practice. The process is broken into 5 broad stages: 1) in progress; 2) no match; 3) match and no activity; 4) match and activity; 5) match and project. Stage 5 includes a step to identify the non-academic impacts of the collaborative research project. This process is illustrated using examples from York University’s practice in which a match was brokered for 82% of the 342 knowledge mobilization opportunities received between 2006-2014. York University partners with United Way York Region (UWYR) to create a regional approach to knowledge mobilization supports. This paper illustrates the impacts on community and university knowledge mobilization partners following the introduction of a community-based knowledge broker at UWYR.Â
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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 | 0,938 | 0,776 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,812 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,730 |
| 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 découle