An Argument-Based Analysis of Communicating Academic Findings to Practitioners
Notice bibliographique
Résumé
The AIS InPractice merged with Science2Practice in 2020. The new institution now translates articles published in AIS journals into Insights to publicize academic findings. Similarly, MISQ and ISR have a joint initiative with Sloan Management Review to translate academic papers into articles published in SMR. Despite these significant efforts in the IS field, little has been done to investigate whether academic findings have been communicated effectively to practitioners by these disciplinary endeavors. Against this backdrop, we apply Toulmin’s argument framework to discuss two different ways to support a knowledge claim, i.e., warrant-establishing and warrant-using. We then conduct an empirical study to examine how leading academic journals in the IS field rewrite their published articles for a practitioner audience. We found two problems in these communications: First, when academic articles are rewritten as warrant-establishing arguments, scientific methods are often not included. Second, when academic articles are rewritten as warrant-using arguments, the findings are not compared to existing practices. Based on our analysis, we propose that future communication could follow a knowledge flyer style focusing on comparing academic findings with existing practices. Also, we propose a Master of Philosophy program which could be an effective pedagogical effort to educate IS 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 | 0,054 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».