Towards a Framework for Building Community-University Resilience Research Agendas
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we ask: “How can we scope multiyear, multiscalar community–university collaborations that draw on the university’s diverse resources and contribute to community resilience”? We approach this question by presenting the development and application of the Advancing Collaborative Transdisciplinary Scholarship Framework (the “ACTS Framework”) which we argue has been successful at helping us better understand, foster, and work towards communities’ resilience. The ACTS Framework, informed by our collective expertise in critical community-engaged scholarship (CES) and community resilience, contributes to knowledge and practice in critical CES, in particular by providing guidance for scoping and sustaining complex community–university collaborations. The structured yet iterative process involved in the framework development and application affirms and extends the work of other scholars interested in the links between CES and community resilience. Our contributions offer two other important practices—centring community concerns and facilitating cross-project collaboration—to critical CES knowledge and practice and highlight two promising practices of linking structures that facilitate community–university collaborations—specifically, a well-organized institutional memory and holding and bridging relationships.
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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 | 0,098 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,060 |
| Communication savante | 0,027 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».