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Enregistrement W4293251238 · doi:10.1057/s41599-022-01157-w

How can funders promote the use of research? Three converging views on relational research

2022· article· en· W4293251238 sur OpenAlex
Vivian Tseng, Angela Bednarek, Kristy Faccer

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

RevueHumanities and Social Sciences Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesJohns Hopkins University
Mots-clésSustainabilityOrder (exchange)Work (physics)Political sciencePublic relationsEngineering ethicsBridge (graph theory)Knowledge managementSociologyBusinessComputer scienceEngineeringMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although funders are generally acknowledged as important actors in the evidence ecosystem, there has been insufficient analysis of the how and why behind funders’ decisions. This article examines the decision-making of three funders in their support of relational approaches to improve the usefulness and use of research evidence. They compare their work across the disparate policy sectors of education and environmental sustainability in order to bridge the silos that have caused unnecessary duplication of work and obstructed advancements in research utilization. The authors (1) provide individual narratives of their funding experiences including why they prioritized relational approaches and how they supported them; (2) discuss their lessons learned for supporting and promoting relational approaches; and (3) offer recommendations to the broader funding community for strengthening and expanding these approaches. The authors hope the paper provides useful insights into ways funders and their partners can build a stronger and better coordinated evidence ecosystem in which research regularly contributes to improved societal outcomes.

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)0,021
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 consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0170,005
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,956
Tête enseignante GPT0,627
Écart entre enseignants0,329 · 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