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Enregistrement W2892682000 · doi:10.4018/978-1-5225-5427-1.ch012

Practical Relevance of Management Research

2018· book-chapter· en· W2892682000 sur OpenAlexaff
Madora Moshonsky, Alexander Serenko, Nick Bontis

Notice bibliographique

RevueAdvances in knowledge acquisition, transfer, and management book series/Advances in knowledge acquisition, transfer and management book series · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensLakehead UniversityMcMaster UniversityBusiness Development Bank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)IntermediaryRelevance (law)DisseminationKnowledge transferMedical educationPublic relationsKnowledge managementPsychologyPolitical scienceBusinessComputer scienceMedicineEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, a number of academics and practitioners have questioned the relevance and practical impact of management research. This study, based on an analysis of interviews with 20 doctoral program graduates, demonstrates that such claims are not fully warranted. Instead, academic research reaches practitioners because graduates of doctoral business programs act as knowledge-transfer intermediaries that aggregate, summarize, communicate, and implement findings reported in academic publications. Demand for evidence-based knowledge in the practitioner's environment determines his or her probability of applying academic knowledge. However, not all academic knowledge is perceived as useful by practitioners, and limited access to academic literature is a major impediment to the application of scholarly findings in practice. The practitioners' connection with academia after graduation influences their probability of using academic literature. Academic journals also have the potential to disseminate scholarly knowledge beyond the academic world.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,088
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,155
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0880,155
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0060,025
Communication savante0,0220,018
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,005

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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