Brokering Community–campus Partnerships: An Analytical Framework
Notice bibliographique
Résumé
Academic institutions and community-based organizations have increasingly recognized the value of working together to meet their different objectives and address common societal needs. In an effort to support the development and maintenance of these partnerships, a diversity of brokering initiatives has emerged. We describe these brokering initiatives broadly as coordinating mechanisms that act as an intermediary with an aim to develop collaborative and sustainable partnerships that provide mutual benefit. A broker can be an individual or an organization that helps connect and support relationships and share knowledge. To date, there has been little scholarly discussion or analysis of the various elements of these initiatives that contribute to successful community–campus partnerships. In an effort to better understand where these features may align and diverge, we reviewed a sample of community–campus brokering initiatives across North America and the United Kingdom to consider their different roles and activities. From this review, we developed a framework to delineate characteristics of different brokering initiatives to better understand their contributions to successful partnerships. The framework is divided into two parts. The first examines the different structural allegiances of the brokering initiatives by identifying their affiliation, principle purpose, and who received primary benefits. The second considers the dimensions of brokering activities in respect to their level of engagement, platforms used, scale of activity, and area of focus. The intention of the community campus engagement brokering framework is to provide an analytical tool for academics and community-based practitioners engaged in teaching and research partnerships. When developing a brokering initiative, these categories describing the different structures and dimensions encourage participants to think through the overall goals and objectives of the partnership and adapt the initiative accordingly.
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 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 | 0,028 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,022 |
| Communication savante | 0,022 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| 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 ».