Joining Voices: University – Industry Partnerships in the Humanities
Notice bibliographique
Résumé
University-industry partnerships are common in the Sciences, but less so in the Humanities. As a result, there is little understanding of how they work in the Humanities. Using the Implementing New Knowledge Environments: Networked Open Social Scholarship (INKE:NOSS) initiative as a case study, this paper contributes to this discussion by examining the nature of the university-industry partnership with libraries and academic-adjacent organizations, and associated benefits, challenges, measures of success, and outcomes. Interviews were conducted with the collaboration’s industry partners. After several years of collaboration on the development of a grant application, industry partners have found the experience of working with academics to be a positive one overall. Industry partners are contributing primarily in-kind resources in the form of staff time, travel to meetings, and reading and commenting on documents. They have also been able to realize benefits while negotiating the challenges. Using qualitative standards, measures of success and desired outcomes are being articulated. This work developing the partnership should stand the larger INKE:NOSS team in good stead if they are successful with securing grant funding.
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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 | 0,029 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,007 |
| Communication savante | 0,022 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».