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Enregistrement W3122789242

Assessing the Societal Impact of Research: The Relational Engagement Approach

2016· article· en· W3122789242 sur OpenAlexaff
Julie L. Ozanne, Brennan Davis, Jeff B. Murray, Sonya A. Grier, Ahmed Benmecheddal, Hilary Downey, Akon E. Epko, Marion Garnier, Joel Hietanen, Marine Le Gall‐Ely, Anastasia Seregina, Kevin D. Thomas, Ekant Veer

Notice bibliographique

RevueGoldsmiths (University of London) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)ScholarshipSocietal impact of nanotechnologyPublic engagementStakeholder engagementCustomer engagementImpact assessmentPolitical scienceSocial impactPublic relationsKnowledge managementSociologySocial mediaComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marketing and policy researchers aiming to increase the societal impact of their scholarship should engage directly with relevant stakeholders. For maximum societal effect, this engagement needs to occur both within the research process and throughout the complex process of knowledge transfer. The authors propose that a relational engagement approach to research impact complements and builds on traditional approaches. Traditional approaches to impact employ bibliometric measures and focus on the creation and use of journal articles by scholarly audiences, an important but incomplete part of the academic process. The authors recommend expanding the strategies and measures of impact to include process assessments for specific stakeholders across the entire course of impact, from the creation, awareness, and use of knowledge to societal impact. This relational engagement approach involves the cocreation of research with audiences beyond academia. The authors hope to begin a dialogue on the strategies researchers can use to increase the potential societal benefits of their research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,091
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,151
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0910,151
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0240,011
Études des sciences et des technologies0,0070,030
Communication savante0,0350,032
Science ouverte0,0030,030
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,200 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineÉvaluation
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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