Innovations from the Margins: The Community Ideas Factory community collaboration
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the importance of building more inclusive, equitable, and mutually-beneficial partnerships in academic-community research collaborations for social innovation. The Community Ideas Factory is a research project that examines food security, affordable housing, employment equity and wrap-around services in the Region of Halton in Ontario, Canada. The project is a unique and dynamic collaboration between researchers from Sheridan College and the Oakville Community Foundation. In recognizing the limitations of traditional, paternalistic, subjective academic-community research collaborations this paper discusses how Participatory Rural Appraisal tools and other community-based problem-solving activities can be used to help communities define and prioritize their own problems, identify resources, and develop practical solutions to the problems they experience. We seek to demonstrate the potential of a new role for the ‘researcher’; one in which she/he assumes a more active and dynamic, yet facilitative, role in community project-building. Drawing examples from our research into food security this examination aims to provide insights, directions, and considerations for scholars, community stakeholders, and granting agencies alike who share an interest in the prospects and possibilities of academic-community collaborations for social innovation research.
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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 | 0,049 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,047 |
| Communication savante | 0,029 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,044 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».