Why is research–practice collaboration so challenging to achieve? A creative tourism experiment
Notice bibliographique
Résumé
Within tourism research, there has been little attention to research–practice knowledge exchange during the research process nor to practice-based research. This article examines a research-and-application project on creative tourism in which research–practice collaboration is explicitly foregrounded and made central. Through a reflexive process, the challenges this hybrid approach embodies and the pragmatic dilemmas that accompany the complexities of building closer research–practice relations and capturing practice-based knowledge are examined in three strategic areas: developing spaces for ongoing knowledge exchange, enabling practitioners to take on the role of co-researcher, and fostering researchers’ close attention to the application side of the project. In the context of the CREATOUR project, hybrid roles question who can do research, reinforce consideration of the added value of research processes for practitioners, and lead researchers to go beyond traditional research activities, with this ‘disruptive’ context causing tensions, uncertainties, and dynamic co-learning situations. Ongoing interactions over time are necessary to build relations, understanding, and trust, while flexibility and responsiveness are vital to address emerging issues. Training on research–practice collaboration, knowledge transfer, and mentorship techniques for both researchers and practitioners is advised. Challenges in integrating practice-based knowledge directly into research articles suggest a customized communication platform may be a useful ‘bridging’ mechanism between practice-based and academic knowledge systems.
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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 | 0,136 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,024 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».