Revealing the hidden facets of normative assessments: improving the management of major infrastructure projects through engaged scholarship
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study focuses on the dynamic relationship between organizational actors and engaged scholars involved in a normative assessment conducted in a public organization managing major projects. Design/methodology/approach We build on a 15-month engaged scholarship experience carried out in the Ministry of Transport of Quebec. We explain and analyze the normative assessment process, using a storytelling approach and vignettes to explore four situated learning moments. Findings This study offers a deeper understanding of how normative assessment is conducted, and how situated and collective learning occur throughout. We find that both organizational actors and researchers learn through this process and synchronize their mutual learning such that researchers actually participate in a larger organizational transformation. Research limitations/implications Like any qualitative endeavor, this research is context-specific. We offer several research avenues to extend the applicability of findings. Practical implications This article could inspire organizations and scholars to collaborate on normative assessment during organizational transformation. This approach is of particular interest in the context of a worldwide pandemic where public and private organizations all have to adapt to new sanitary, economic, technological and social realities. Social implications In a context marked by growing concern for the research-practice gap and the relevance of scholarship, our study illustrates the development of a mutually beneficial collaboration between practitioners and researchers that enhances understanding of complex organizational phenomena and issues. Originality/value This research highlights the relevance of engaged scholarship and supports normative assessment as a social process to generate mutual learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».