Notice bibliographique
Résumé
Deploying knowledge brokers to bridge the ‘gap’ between researchers and practitioners continues to be seen as an unquestionable enabler of evidence-based practice and is often endorsed uncritically. We explore the ‘dark side’ of knowledge brokering, reflecting on its inherent challenges which we categorise as: (1) tensions between different aspects of brokering; (2) tensions between different types and sources of knowledge; and (3) tensions resulting from the ‘in-between’ position of brokers. As a result of these tensions, individual brokers may struggle to maintain their fragile and ambiguous intermediary position, and some of the knowledge may be lost in the ‘in-between world’, whereby research evidence is transferred to research users without being mobilised in their day-to-day practice. To be effective, brokering requires an amalgamation of several types of knowledge and a multidimensional skill set that needs to be sustained over time. If we want to maximise the impact of research on policy and practice, we should move from deploying individual ‘brokers’ to embracing the collective process of ‘brokering’ supported at the organisational and policy levels.
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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 | 0,137 | 0,156 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,075 |
| Communication savante | 0,038 | 0,064 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,042 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».