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Enregistrement W2611312545 · doi:10.4038/jas.v12i2.8224

Knowledge Dissemination and Exchange of the Newly Created Knowledge

2017· article· en· W2611312545 sur OpenAlexaboutno aff
Rohana P Mahaliyanaarachchi

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Sciences – Sri Lanka · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisseminationContext (archaeology)Information DisseminationPublic relationsKnowledge transferUSablePlan (archaeology)Quality (philosophy)Value (mathematics)Best practiceKnowledge managementBusinessPolitical scienceComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a researcher, it is important to plan how you are going to disseminate and share newly created knowledge by research at the initial stage of your research project. There will be no use or value of your research project, even though it is a very prominent one scientifically, if you fail to disseminate and share the newly created knowledge properly. Therefore, any researcher must pay high attention and give priority to the way of dissemination of newly created knowledge through a research project. According to the Canadian Institutions of Health Research, dissemination processes and approaches should be informed by high-quality context of specific evidence, user driven knowledge, ways to measure success and plan to evaluate the impact of the chosen approach. Also it is important to consider what the message is about, who the audience is, who the messenger is, what the best dissemination method is and what the expected outcome is. Knowledge transfer (KT) is to comprehend a very broad range of activities therefore, to support mutually beneficial collaborations between universities and research institutes, business world and the people of the communities. Further, KT is all about the transfer of tangible and intellectual property, expertise, learning and skills between academia and rest of the community. Therefore, knowledge dissemination means to make the knowledge accessible and usable. In such context, the importance of research journals is towards its major role of knowledge dissemination, especially among the academia, research personals, and in some occasions, the business community and policy makers. The Journal of Agricultural Sciences has been popular among the academia and research personal during the past decade and it has fulfilled its major role of knowledge dissemination. Further, knowledge diffusion can be defined as the adaptation and application of knowledge documented in scientific publications such as science journals, conference proceedings, monographs, etc and patents. It is apparent that this kind of knowledge diffusion is mainly done by research and academic journals. At present, the JAS has been included in more than 35 journal databases including AGRICOLA, AGORA, Cabi Abstracts, TEEL and DOAJ. It shows a wider acceptance of JAS by international citations and journal databases. This is an indicator for our progress in journal quality during past years. Many personages have stood behind this success. The honour must be extended therefore, to Dr. Chandrika Dissanayake - Coordinating Editor of JAS, Mr Prasad C. Iddamalgoda, Ms Sioux Cumming and Andy Nobes of SLJOL, all the authors, reviewers and members of the editorial committee.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,302 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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