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Enregistrement W4286669373 · doi:10.1111/padm.12878

The effect of institutional support and relational capital on knowledge mobilization in public administration research

2022· article· en· W4286669373 sur OpenAlexaff
Wenguang Zhang, Yanbo Xiao, Jingyu Zhang, Ji Lu

Notice bibliographique

RevuePublic Administration · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstitutionRelational capitalMobilizationKnowledge managementDisseminationChinaPublic relationsHuman capitalAdministration (probate law)Capital (architecture)BusinessPolitical scienceSociologyComputer scienceSocial scienceEconomicsEconomic growthIntellectual capitalGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Knowledge mobilization (KMb) takes a programmatic approach to empower and motivate scholars to connect research with policy‐making through disseminating research to knowledge users, acquiring information from practitioners, and responding to the acquired information. The present study aims to investigate the influence of institutional‐level factors on researchers' KMb activities. One hundred fifty‐five researchers in the field of public administration across China participated in an online survey study. The participants reported their KMb activities, perceived institutional support, and relational capital. The results demonstrate that both the strength of institutional support and relational capital are positively associated with researchers' KMb activities. Moreover, the effect of institutional support tends to be stronger when an institution has more relational capital. The study highlights that research institutions should take programmatic approaches to empower their researchers to be actively involved in the knowledge co‐production process and make a systematic effort at the institutional level to build a well‐developed collaborative network.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,306 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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