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Enregistrement W2417453524 · doi:10.5558/tfc2016-035

Facilitating knowledge transfer between researchers and wildfire practitioners about trust: An international case study

2016· article· en· W2417453524 sur OpenAlex
Tara K. McGee, Allan Curtis, Bonita L. McFarlane, Bruce Shindler, Amy Cardinal Christianson, Christine S. Olsen, Sarah McCaffrey

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesJoint Fire Science Program
Mots-clésKnowledge transferContext (archaeology)Knowledge managementProcess (computing)BusinessPublic relationsComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of knowledge transfer between researchers, policy makers and practitioners is widely recognized. However, barriers to knowledge transfer can make it difficult for practitioners to apply the results of scientific research. This paper describes a project that addressed barriers to knowledge transfer by involving wildfire management practitioners from three countries in developing a trust planning guide. The guide provides information about trust, factors that influence trust and actions that can be taken to build trust in the context of wildfire management. The researchers synthesized academic research into a draft trust planning guide. Wildfire management practitioners and stakeholders provided feedback about the guide and discussed their own experiences in building trust in a workshop setting. The researchers incorporated valuable feedback from the workshops into the final trust planning guide. Benefits and challenges of this process are discussed, and the authors provide recommendations for researchers and funding agencies to facilitate the uptake of research by end-users.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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