Impact Assessment. Community-engaged Research (CER) at the University of Victoria, 2009-2015
Notice bibliographique
Résumé
This Impact Assessment report is based on several consultations and research (empirical and document analysis) that took place between July – December 2016 with former Directors, Associate Directors and Research Affiliates from the Office of Community-based Research (OCBR) and the Institute for the Studies and Innovation in Community University Engagement (ISICUE) at the University of Victoria. \nThis assessment is prepared for the Office of the Vice President Research (OVPR) by the Office of Community University Engagement (OCUE), in partnership with Research Partnership Knowledge Mobilization (RPKM) unit at the University of Victoria (UVic). The main objective is to assess the various levels (e.g. micro, messo, macro) and broad range of impact resulting from Community-Engaged Research between 2009-2015. This includes direct outputs and outcomes of the OCBR (2008-2012) and ISICUE (2012-2015), as well as a full academic unit scan across the campus drawing from the Enhanced Planning Tool document (2014-15). Impact is documented by 5 indicators including: 1) external research funding, 2) academic unit scan, 3) reputation, 4) 12 indepth impact case studies, and 5) community-engaged learning metrics. The occurrences of impact are applied to OCUE’s 5 pillars of engagement: Community-engaged Research, Community-engaged Learning, Knowledge Mobilization, Good Neighbour and Institutional Policies and Support, the United Nations Sustainable Development framework (17 goals), as well as UVic’s International Plan (4 areas). \nThe results point to a wide range and diversity of impact to society in each of the 5 OCUE pillars across the academic units in almost all the UN Sustainable Development Goals. Impact narratives from 12 in-depth case studies across the campus (e.g. Business, Engineering, Geography, History) demonstrate signifcant institutional and community beneft as an outcome of CER. The results highlight key institutional supports (e.g., RPKM, ORS) and provide an enhanced understanding of key contextual features of successful Community-engaged Research (CER) initiatives. The results inform criteria to support the assessment of community engaged scholarship in reviewing grant applications, partnership proposals, and faculty tenure, promotion, and merit applications. An impact rubric and guidelines for promotion and tenure are a valuable outcome of this project. This assessment is not exhaustive of all CER activities on campus. Appendix II provides \nsome insight into the numerous research partnerships excluded from this study due to not \nhaving enough information that ft the criteria (See methodology).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,019 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».