Building and Supporting Humanities-Based University–industry Partnerships: View from the Academics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
University–industry partnerships are rare on the humanities side of campus in contrast to the sciences. As a result, little is known about these partnerships, which tend to be with libraries and other not-for-profit organizations. Using the Implementing New Knowledge Environments: Network Open Social Scholarship (INKE:NOSS) as a case study, this research examines a humanities-based university–industry partnership from the academics’ perspective. It explores the nature of the collaboration, associated benefits and challenges, and measures of success and desired outcomes. Overall, building upon several years of working with the partners, the interviewed researchers found that the benefits of collaborating outweighed the challenges. The benefits included the potential to move research towards production-orientated results. Among the many challenges, there was some hesitation about the ability to achieve publications and presentations needed for tenure and promotion. The academics contributed students, and in-kind and cash resources from their own research funds and those of the university to the partnership. At this point, the measures of success and desirable outcomes have not been quantified and instead focus on policy intervention and movement towards open social scholarship. These understandings about the nature of such a university–industry collaboration should provide a good foundation if partnership is funded.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 découle