Cross‐Sector Partnership Research at Theoretical Interstices: Integrating and Advancing Theory across Phases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cross‐sector partnerships (XSPs) are embraced by policymakers and practitioners to address complex social and environmental challenges that no single sector can tackle alone. However, extant research on XSPs has primarily focused on isolated phases and singular theoretical perspectives. In our paper, we synthesize XSP research in the public policy and management fields to deliver a comprehensive and coherent understanding of XSPs’ different phases and theoretical perspectives – the XSP ‘theoretical topology’. We introduce two approaches for theoretical enrichment: informing and interacting. We emphasize the significance of ‘theoretical interstices’ as undominated spaces for new knowledge exploration. Through our integrative cross‐phase, cross‐theoretical approach, we address fundamental yet open questions on XSP effectiveness, value, and impact. Our work challenges existing understandings and opens new research possibilities; offers implications for practitioners; and informs current policy debates on mandating XSPs and on the role of ‘big data’ – powered algorithms in the XSP landscape.
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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 | 0,067 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,048 |
| Communication savante | 0,021 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».