Where Lie the Similarities and Differences?: A Comparison of University and Industry Partners in Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
University–industry partnerships are common on the science side of campus where ways to work together are well understood. This is less so in the humanities even as these types of collaborations are being funded by granting agencies and governments. For these partnerships to build a foundation for success, common understandings around issues of the nature of collaboration, benefits, challenges, measures of success and outcomes need to exist. Using Implementing New Knowledge Environments (INKE) as a study case, this research examines a humanities-based partnership to understand similarities and differences in partners’ perspectives around these factors. Overall, the university and industry partners have common understandings of the nature of collaboration, the potential challenges facing the collaboration, and desired outcomes and success factors. However, there are some differences that must be navigated to ensure collaboration success. These focus on the benefits, the role of industry partners, need for tenure and promotion for researchers, and the type of resources that each can provide. While the partnership is in early stages of research, it has had the opportunity to learn about each other and differing perspectives by working and meeting together for over five years. This is the first step to creating a foundation of trust upon which a successful collaboration can be built.
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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 | 0,030 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,019 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».