The Making Research Accessible Initiative: A Case Study in Community Engagement and Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
Recently community engagement has emerged as a priority among universities, offering new opportunities for their libraries. A literature scan of community-centred work in libraries reveals diverse examples but a lack of conceptual definitions or frameworks to help practitioners advance their work for social impact. We present a case study using the Carnegie Foundation definition of community engagement and apply two conceptual frameworks: living lab constructs and boundary spanning theory. The living lab constructs provide a framework to describe an innovation process that addresses a social challenge, experiments with specific actions for change, and defines specific returns or social impact. Boundary spanning theory provides a framework to help university leaders conceptualize linkages to community in ways that account for institutional complexity and foster reciprocal, mutually beneficial relationships with community partners. We use these two frameworks to describe the Making Research Accessible initiative which has three goals: i) increase the accessibility and impact of research done in the community; ii) increase the availability to researchers of community-generated research; iii) create opportunities for community and university members to share information and learn from each other. From the case study, we summarize what we have learned about community engagement to be of general relevance to library practitioners.
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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 | 0,020 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| 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 ».