The future of knowledge brokering: perspectives from a generational framework of knowledge management for international development
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge brokering has a crucial role in the field of international development because it is able to act as a cognitive bridge between many different types of knowledge, such as between local and global knowledge. Much of the research on knowledge brokering has focused on knowledge brokering between research, policy and practice, rather than looking at its wider implications. In addition, there appears to be no literature on the future of knowledge brokering, either within or outside the development sector. Given the apparent absence of literature on the future of knowledge brokering, a discussion group was held with experts in the field of knowledge management for development (KM4D) in April 2017 to consider their opinions on the future of knowledge brokering. Their opinions are then compared to the generational framework of KM4D, developed in a series of iterations by researchers in mainstream (non-development) knowledge management (KM) and KM4D researchers. In this framework, five generations of KM4D with different key perspectives, methods and tools have been identified. Based on the inputs from the experts in the discussion group, the future of knowledge brokering practice in international development appears to resemble practice-based, fourth generation KM4D, while there is some evidence of the emergence of fifth generation KM4D with its more systematic, societal perspective on knowledge. Given that the Sustainable Development Goals are providing a universal framework which is relevant to both organizational and societal KM4D, a new systemic conceptualization of KM4D is proposed which brings both of these strands together in one integrated framework linked to the SDGs. The SDGs also support the call for a new knowledge brokering practice with a greater emphasis on brokering knowledge between organizational and societal actors.
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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 | 0,017 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,033 |
| Communication savante | 0,018 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».