Let me in: Building an I-O bridge that combats the subtle redlining of the scientist–practitioner gap
Notice bibliographique
Résumé
Amid discussions of the scientist–practitioner gap in I-O, it is often assumed that there is a single bridge to cross that has two parties on either side: academic researchers and practitioners. However, whether intentionally or not, small businesses have largely been neglected in efforts to fortify the bridge between the aforementioned parties, leaving the route between academic research and small businesses poorly maintained. As such, our commentary will focus on various aspects of the points of invitation for debate provided in Zhou et al. (Reference Zhou, Campbell and Fyffe2024), namely the prevalence of the scientist–practitioner gap between I-O researchers and small business owners and the access small businesses have to academic research insights. Although all authors on this paper are I-O-trained researchers working in and contributing to the academic field, two coauthors are also small business owners, adding nuanced richness to this conversation. Further, as diversity, equity, and inclusion (DEI) researchers, we consider equitable access to the knowledge generated by academic research as a key principle to our work.
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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 | 0,022 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,014 |
| Communication savante | 0,020 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,046 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,036 |
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 ».