Building entrepreneurial researcher capacity to increase positive changes in practice
Notice bibliographique
Résumé
Background: Over the past decade, research-based and evidence-informed decision-making have played increasingly important roles in influencing educational policy and impacting practices in education. The dissemination, implementation and sustainability of research-to-practice are thus fruitful topics for discussion. Even though, as Oliver and Cairney (2019) report, there is no shortage of literature on the topic, many academics struggle with where to start. This entrepreneurial concept is based on the current literature and the author’s experiences working with an Ontario Ministry of Education in Canada initiative designed to promote a systems approach to building research-practitioner partnerships so as to mobilise findings into practice. Aims and objectives: This practice paper is meant to offer such a starting place. It introduces the concept of the `entrepreneurial researcher’ and provides concrete strategies by which contemporary researchers can develop entrepreneurial skills to plan, promote and mobilise their research and findings. In doing so, the researchers may arrive at a better understanding of self-actualization opportunities and move beyond the institutional barriers (i.e. academic institutions), that underlie and incentivise much of scholarly publication, to broaden their research focus and dissemination (Best and Holmes 2010). Key conclusions: We suggest a revised research process that includes the importance and application of collaborative planning, networking, partnerships and knowledge mobilisation processes. Also, recognizing the goals of many research agendas to improve and impact practice, we provide a list of recommendations for researchers to support greater transfer of research into practice.
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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 | 0,135 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,023 |
| Communication savante | 0,023 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 ».