Brokering Community–campus Partnerships: An Analytical Framework
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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 | 0,043 | 0,004 |
| 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 | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle