Knowledge‐system theory in society: Charting the growth of knowledge‐system models over a decade, 1994–2003
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The second half of the twentieth century saw the emergence of three knowledge‐system models: Mode 2 knowledge production, the Triple Helix, and Post‐Normal Science (PNS). Today, this emphasis on knowledge use is the focus of such important health movements as evidence‐based medicine. Building on the methodological work of Shinn (2002) and the theoretical work of Holzner and Marx (1979), we conducted a bibliometric study of the extent to which the three knowledge‐system models are used by researchers to frame problems of health‐knowledge use. By doing so, we reveal how these models fit into a larger knowledge system of health and evidence‐based decision making. The study results show clearly that although these knowledge models are extremely popular for contextualizing research, there is a distinct lack of emphasis on use of the models in knowledge utilization or evidence‐based medicine. We recommend using these models for further research in three specific dimensions of health systems analysis: (a) differences in language use, (b) transformative thinking about health‐knowledge functions, and (c) ethical analysis of institutional linkages.
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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 | 0,013 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,020 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».