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Enregistrement W3193643485 · doi:10.1108/sej-10-2020-0099

Evaluating and improving the contributions of university research to social innovation

2021· article· en· W3193643485 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSocial enterprise journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research ChairsRoyal Roads University
Mots-clésGovernment (linguistics)SociologyQuality (philosophy)Qualitative researchKnowledge managementPublic relationsEngineering ethicsManagement sciencePolitical scienceEngineeringComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this study is to assess the contributions of graduate research to social innovation and change for learning and improved transdisciplinary practice. Universities, as centers of teaching and research, face high demand from society to address urgent social and environmental challenges. Faculty and students are keen to use their research to contribute to social innovation and sustainable development. As part of the effort to increase societal impact, research approaches are evolving to be more problem-oriented, engaged and transdisciplinary. Therefore, new approaches to research evaluation are also needed to learn whether and how research contributes to social innovation, and those lessons need to be applied by universities to train and support students to do impactful research and foster an impact culture. Design/methodology/approach This paper uses a theory-based evaluation method to assess the contributions of three completed doctoral research projects. Each study documents the project’s theory of change (ToC) and uses qualitative data (document review, surveys and interviews) to test the ToC. This paper uses a transdisciplinary research (TDR) quality assessment framework (QAF) to analyze each projects’ design and implementation. This paper then draws lessons from the individual case studies and a comparative analysis of the three cases on, namely, effective research design and implementation for social transformation; and training and support for impactful research. Findings Each project aimed to influence government policy, organizational practice, other research and/or the students’ own professional development. All contributed to many of their intended outcomes, but with varying levels of accomplishment. Projects that were more transdisciplinary had more pronounced outcomes. Process contributions (e.g. capacity-building, relationship-building and empowerment) were as or more important than knowledge contributions. The key recommendations are for: researchers to design intentional research, with an explicit ToC; higher education institutions (HEI) to provide training and support for TDR theory and practice; and HEIs to give more attention to research evaluation. Originality/value This is the first application of both the outcome evaluation method and the TDR QAF to graduate student research projects, and one of very few such analyses of research projects. It offers a broader framework for conceptualizing and evaluating research contributions to social change processes. It is intended to stimulate new thinking about research aims, approaches and achievements.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,308 · 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