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Enregistrement W3112646295 · doi:10.1108/jpcc-11-2019-0031

A research model to study research-practice partnerships in education

2020· article· en· W3112646295 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Professional Capital and Community · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Improvement
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoproductionProcess (computing)Knowledge managementComputer scienceAdaptation (eye)General partnershipProcess managementTest (biology)Field (mathematics)Corporate governanceData scienceManagement sciencePolitical sciencePublic relationsPsychologyBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This scoping review utilizes findings from 80 articles to build a research model to study research-practice-policy networks in K-12 education systems. The purpose of this study was to generate a broad understanding of the variation in conceptualizations of research-practice-policy partnerships, rather than dominant conceptualizations. Design/methodology/approach Arskey and O'Malley's (2005) five stage scoping review process was utilized including: (1) a consultative process with partners to identify research questions, (2) identify relevant studies, (3) study selection based on double-blind peer review, (4) charting the data and (5) collating, summarizing and reporting the results in a research model identifying key dimensions and components of research-practice partnerships (RPPs). Findings Coburn et al. (2013) definition of RPPs arose as an anchoring definition within the emerging field. This article proposes a model for understanding the organization and work of RPPs arising from the review. At the core lies shared goals, coproduction and multistakeholder collaboration organized around three dimensions: (1) Systems and structures: funding, governance, strategic roles, policy environment, system alignment; (2) Collaborative processes: improvement planning and data use, communication, trusting relationships, brokering activities, capacity building; (3) Continuous Learning Cycles: social innovation, implementation, evaluation and adaptation. Research limitations/implications By using a common framework, data across RPPs and from different studies can be compared. Research foci might test links between elements such as capacity building and impacts, or test links between systems and structures and how those elements influence collaborative processes and the impact of the RPPs. Research could test the generalizability of the framework across contexts. Through the application and use of the research model, various elements might be refuted, confirmed or refined. More work is needed to use this framework to study RPPs, and to develop accompanying data collection methods and instruments for each dimension and element. Practical implications The practical applications of the framework are to be used by RPPs as a learning framework for strategic planning, iterative learning cycles and evaluation. Many of the elements of the framework could be used to check-in with partners on how things are going – such as exploring how communication is working and whether these structures move beyond merely updates and reporting toward joint problem-solving. The framework could also be used prior to setting up an RPP as an organizing approach to making decisions about how that RPP might best operate. Originality/value Despite increased attention on multistakeholder networks in education, the conceptual understanding is still limited. This article analyzed theoretical and empirical work to build a systematic model to study RPPs in education. This research model can be used to: identify RPP configurations, analyze the impact of RPPs, and to compare similarities and differences across configurations.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,760
Tête enseignante GPT0,637
Écart entre enseignants0,122 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle