Engaging knowledge users in Canadian knowledge mobilisation research: a scoping review of research in education
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study examines the engagement of knowledge users in knowledge mobilisation (KMb) research on Canadian K-12 teaching and education policy. Research on and around KMb has grown in the decade since this field was first assessed comprehensively. Thus, it is timely to re-evaluate if current knowledge producer-user relationships in KMb research feature the mediating variables or recursive elements promulgated as best practices in KMb research. Methods: A scoping review was conducted to identify the profile of knowledge users, map the engagement of knowledge users, and account for any changes to their roles in the research process since 2008. Twenty-eight relevant studies were identified. Contextual data and frequency of engagement with knowledge users were collected and analysed. Findings: Findings indicate that a diverse group of knowledge users are engaged in KMb research and draws on knowledge from various disciplines. A majority of the studies reported that knowledge users were engaged in at least two stages of their research process, with them most frequently engaged during the search and data collection phase of the research process. Discussion and conclusion: There has been an encouraging effort in building iterative producer-user connections with knowledge users being engaged, often repeatedly, across different phases of the research process. This indicates an increasingly collaborative model of soliciting user insights on the development and diffusion of research evidence. The review sets the foundation for potential future research on producer-user engagement and provides insights applicable beyond the Canadian K-12 education system.
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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 | 0,094 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,057 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,018 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».