The Interpersonal Skills of Community-Engaged Scholarship: Insights From Collaborators Working at the University of Saskatchewan’s Community Engagement Office
Notice bibliographique
Résumé
Perhaps more clearly than other research approaches, community-based research or engaged scholarship involves both technical skills of research expertise and scientific rigor as well as interpersonal skills of relationship building, effective communication, and moral ways of being. In an academic age concerned with scientific precision, cognitive skills, quantification, and reliable measurements, the interpersonal skills required for research—and particularly community-based research and engaged scholarship—demand growing importance and resources in contemporary discourse and practice. Focused around the University of Saskatchewan’s Community Engagement Office located in the inner city of Saskatoon, Saskatchewan, the authors draw on over 50 years of collective experience to offer critical reflections on the notion of interpersonal skills in community-engaged scholarship that manifest particularly in place-based contexts of Indigenous community partnerships. Overall, we argue that discourse and practice involving community-engaged scholarship must pay attention to the notion of interpersonal skills in various aspects and across multiple dimensions and disciplines. This approach is crucial to ensure that research is done effectively and ethically, that good quality data are produced from such research, that subtle, systematic forms of micro-aggression and oppression are minimized, and that community voices and knowledge have a meaningful and significant place in scholarship activities.
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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 | 0,020 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,045 | 0,027 |
| Communication savante | 0,018 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».