Knowledge mobilization: Stepping into interdependent and relational space using co-creation
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been a growing interest in using co-creation approaches, with academics and partners working together to create research and interventions to achieve impact. Action research typically starts with the question ‘how can we improve this situation?’ and then co-creates knowledge with and not on or for people. This approach contrasts with conventional approaches in which academics create knowledge and then disseminate it to users via conferences, reports etc. The co-creative approach involves a shift in academics’ thinking and approaches. The success of co-creation depends on the academic shifting from being self-focussed and independent to being other-focussed and interdependent. In this paper, we outline the theoretical background that has informed our thinking and practices related to knowledge mobilization, and our novel relational approach. We illustrate our approach using two co-created projects, focused on enhancing early literacy and supporting mothers with substance use problems. We hope that this will help others consider when it may be appropriate to use a co-creative approach and how to engage in this co-creation process, including awareness of common barriers and benefits.
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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 | 0,049 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,045 |
| Communication savante | 0,020 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».