Taking knowledge exchange to practice: A scoping review of practical case studies to identify enablers of success in environmental management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A gap exists in the literature on how to implement theories of knowledge exchange (KE) into practice within an environmental management context. To support the improved practice of KE, we conducted a scoping literature review evaluating 56 empirical case studies globally to identify enabling conditions for implementing effective KE. Identified enabling conditions were organized into a core capacities framework, which highlighted essential elements of effective KE from organizational, individual, financial, material, practical, political, and social capacity dimensions. Results show that major enablers to effective KE relate to practitioners' individual and organizational capacity including the ability of practitioners (often boundary spanners) to establish trust with relevant actors through their interpersonal relationships and possessing sufficient background knowledge and skills to facilitate collaborations across disciplines and sectors. We also identified main challenges to engaging in KE (e.g., insufficient long‐ term funding for projects, lack of interpersonal skills for KE practitioners to build relationships and network, and inadequate background knowledge for practitioners to exchange knowledge in an accessible manner), and the outcomes and impacts that can emerge from effective KE work. We find that practitioners often perform quantitative evaluations that provide instantaneous and measurable impacts for the effectiveness of KE, but do not capture the impact of interpersonal relationships and trust that are best achieved through qualitative approaches. Lastly, the synthesis of enablers, challenges, outcomes, and impacts presented in this paper can be a resource for practitioners to identify what enablers may be missing from their KE strategies and in what capacity the KE work can be strengthened.
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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 | 0,122 | 0,262 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».