Bridging Research‐Practice Tensions: Exploring Day‐to‐Day Engaged Scholarship Investigating Sustainable Development Challenges
Notice bibliographique
Résumé
This paper adds to literature on engaged scholarship by exploring how previous experience, study expectations, and multiple identities are key factors that shape how management researchers perceive and experience the research‐practice divide in sustainable development research. Highlighting ways to navigate tensions in engaged scholarship, the authors identify five major strategies: remembering the purpose of the research, emphasizing relationships, engaging in self‐learning, practicing reflexivity, and framing emerging results. To do so, the authors draw on findings from three management research projects which sought to use engaged scholarship to address the sustainable development challenges of homelessness, Indigenous approaches to economics and development, and sustainability reporting in higher education. Taking a collaborative auto‐ethnographic approach to analyzing their experiences as researchers, the authors demonstrate the potential for future management researchers to utilize a similar methodology to improve engaged scholarship research focused on sustainable development challenges.
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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 | 0,051 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,035 |
| Communication savante | 0,026 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| 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 ».