Capturing knowledge from research projects: From project reports to storytelling
Notice bibliographique
Résumé
Research projects are essential tools for creating knowledge and fueling societal developments. Consequently, research efforts are consistent with requirements from accepted scientific methods as they are exhaustively recorded and stored. Traditional approaches are equally effective in helping assess the robustness of research methods. However, approaches to recording research projects leave behind a wealth of tacit knowledge and contextual information. Tacit knowledge and contextual information are essential to enable the development of individual researchers and research teams, which in turn have the potential to increase productivity, effectiveness and impact of future research. Found within the project management literature is the idea of utilizing storytelling to record projects' lessons learned. This paper's main research question is “how would a storytelling framework for capturing and sharing knowledge and contextual information improve organizational memory and the management of research projects?” The framework will be piloted at Canadian, Finnish, and Japanese universities. The effectiveness of the framework will be assessed by comparing it with established procedures to record research projects. In terms of organization, this paper will include a review of the literature, a description of the logic and application of the framework, findings from pilot studies, next steps, and opportunities for future research.
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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 | 0,021 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».