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Enregistrement W4236231100 · doi:10.1002/asi.20730

Knowledge‐system theory in society: Charting the growth of knowledge‐system models over a decade, 1994–2003

2007· article· en· W4236231100 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.

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Information Science and Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueUniversity-Industry-Government Innovation Models
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningKnowledge managementBody of knowledgeFrame (networking)Work (physics)Data scienceSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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