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Enregistrement W2908938410 · doi:10.24908/pceea.v0i0.13105

Knowledge Mobilization Intermediaries in STEM: The roles and functions of K-12 STEM Outreach Organizations at Canadian Universities

2018· article· en· W2908938410 sur OpenAlexafffundvenueabout
Scott Compeau

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Improvement
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaQueen's University
Mots-clésOutreachIntermediaryRelevance (law)TypologyPublic relationsKnowledge managementSociologyPolitical scienceBusinessMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge Mobilization (KMb) is the reciprocal and complementary flow and uptake of research knowledge between knowledge producers, knowledge intermediaries, and knowledge users. The purpose of this investigation is to explore the typology of Canadian university-based Science Technology Engineering and Mathematics outreach organizations and understand if/how they function as knowledge mobilization intermediaries. Three research questions guide this first study; 1) What are the organizational features of K-12 STEM outreach organizations; 2) To what extent do STEM outreach organizations interact with K-12 educators or administration and 3) What knowledge mobilizations processes do they currently use? The methodology used for data collection will be an online questionnaire consisting of qualitative based open-ended questions. The educational importance of this study aligns with the goals of KMb as it has relevance to both within academia and beyond. Within academia, the results will contribute towards the body of knowledge within K-12 STEM education. Beyond academia, this study has value in practice, as the results will engage STEM outreach organizations in conversation about KMb strategies

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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