Formula for Success for Interdisciplinary Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The problems facing the world are complex and to develop successful solutions, the individuals working on these problems require knowledge across a variety of fields. Currently our educational system produces individuals who specialize in specific areas; however, the development of multi/interdisciplinary institutes and educational programs is a method that can be used to produce graduates with a broad range of expertise and problem-solving abilities. This work aims to evaluate the important factors for a successful multi/interdisciplinary initiative. For this work, a very broad definition of multi/interdisciplinary initiative was used, which included any higher education institute or academic program that was created to leverage collaboration across different disciplines. A number of different potential factors are investigated including examining their temporal importance. One-on-one semi-structured interviews were conducted with five directors of multi/interdisciplinary initiatives that are connected to universities in North America. Data is currently being analyzed using thematic analysis (Braun & Clarke, 2006), with insight from coding methods suggested by Saldaña 2021 (2021). Given the exploratory nature of this research, no theoretical framework was employed for data analysis. Preliminary results indicate the importance of synergy and ways of fostering increased synergy across the life cycle of a multidisciplinary institute. There are also indications of essential factors that must be in place as a foundation to support the initiation and growth of such initiatives. A temporal element in the factors for success was established regarding vital times to focus on knowledge connection and then move towards knowledge creation and knowledge mobilization. With an increased effort across academia and industry to develop multi/interdisciplinary initiatives to tackle the world's grand challenges, the results of this study can help directors plan for the creation and administration of new initiatives. Furthermore, it will help inform members of new and existing multi/interdisciplinary projects about the importance of synergy and collaboration and how it can be enhanced throughout the life cycle of an initiative. References: Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa Saldaña, J. (2021). The Coding Manual for Qualitative Researchers. United Kingdom: SAGE Publications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».