Building Research Capacity and Organizational Empathy Among Students: Making Connections Beyond the Data
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe leveraging of multi-sector, whole-population, linked administrative data is advantageous for conducting research on complex real-world problems. However, such large and complex data repositories can sometimes appear impersonal and overwhelming. Establishing organizational empathy (OE) in thecontext of a multi-sector partnership between academic, government and community representatives can help us understand the data better for social policy research. Evidence stemming from this research can then inform policy decisions, ultimately increasing the potency of linked data analysis and creating more meaningful student experiences. Our objective is to examine the role of OE in the student research experience.
 Objectives and ApproachSPECTRUM (Social Policy Evaluation Collaborative Team Research at Universities in Manitoba) is a multi-disciplinary partnership working to provide evidence-based solutions to ‘wicked’ social issues by using linked data from multiple sectors. SPECTRUM provides fellowships to students to become partners in the collaboration. Students have participated in quarterly workshops, building relationships with community leaders, government decision-makers and academic researchers. Students are from various faculties, bringing their unique frameworks and research interests to the collective. Through OE, students observeand participate in SPECTRUM, relating its goals and outcomes to society and their own research.
 ResultsStudent inclusion in SPECTRUM enhances the partnership by providing a greater range of perspectives and facilitates the development of OE among SPECTRUM members. Students are using linked administrative data, while actively engaging in dialogue with stakeholders, thereby enriching their knowledge and understanding of research.
 Conclusion / ImplicationsData linkage involves more than just use of the repository; it requires establishing common ground since the data have different meaning to each partner. OE developed through SPECTRUM provides invaluable insight into and context for the data. Knowledge transfer among members of the partnership will enrich SPECTRUM’s research outcomes while building capacity among Students.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,021 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».