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Enregistrement W4400953954 · doi:10.22230/ijepl.2024v20n1a1421

“Putting Science into Action”: A Case Study of How an Educational Intermediary Organization Synthesizes and Translates Research Evidence for Practice

2024· article· en· W4400953954 sur OpenAlexvenueno aff
Ashley N. Metzger, Addison Duane, Amia Nash, Valerie B. Shapiro

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Education Policy and Leadership · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInformation Systems Theories and Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction (physics)Action researchKnowledge managementSociologyEngineering ethicsBusinessPolitical sciencePedagogyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Knowledge brokering by intermediary organizations includes knowledge distillation processes (e.g., synthesis, translation).Aims and objectives: This article explores how an educational intermediary performs research distillation when creating virtual knowledge reservoirs for educators.Methods: The authors use qualitative data from semi-structured interviews, coded to consensus, and thematically analyzed.Findings: During synthesis, intermediaries apply a “research lens” to evaluate the credibility of the evidence. During translation, they rely on their experience as educators to share evidence in a non-academic voice and generate “turnkey” strategies.Discussion and conclusion: The article considers the knowledge brokering pipeline fallacy and examines the potential of ongoing processes for improving the effectiveness of intermediaries with the aim of diminishing research-practice and research-policy gaps in education.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,480
Tête enseignante GPT0,606
Écart entre enseignants0,126 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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