Mobilising knowledge on newcomers: Engaging key stakeholders to establish a research hub for Alberta
Notice bibliographique
Résumé
As immigration to Canada increases, so, too, do the complexities associated with serving various groups of newcomers, including immigrants, refugees, temporary foreign workers and international students. A range of stakeholder groups, such as grassroots community organisations, immigrant service provider organisations and academic researchers, have developed knowledge about how to best serve newcomers as they integrate into life in Canada. To date, there have been few opportunities for members of these and other stakeholder groups to work together to ensure that the needs of newcomers are being efficiently met. In this article, we describe a multi-step process of reciprocal knowledge engagement involving diverse stakeholders and led by the Newcomer Research Network at the University of Calgary. This engagement has the ultimate goal of developing a knowledge mobilisation hub focused on building capacity in community-engaged research with newcomers. In order to understand how we will reach this goal, this article outlines the efforts, priorities, challenges and important lessons learned that occurred as part of the multi-step process undertaken to establish a knowledge exchange with newcomer communities at its core.
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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 | 0,022 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,010 |
| Communication savante | 0,017 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».