Exploring Alternative Formats of University-Community Engaged Knowledge Mobilization
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses growing interest in using alternative formats (e.g., videos, clear language summaries, infographics) in scholarly communication and knowledge mobilization. We draw upon two distinct examples: 1) a community-engaged learning pilot project (2019-2023) and 2) a multiyear research project (2018-2023) that were connected to a larger university-community initiate to make research accessible to non-university audiences. We focus on formal and informal assessments of alternative formats within these projects for various constituents, e.g., students, instructors, community participants. We conclude that more work is needed to understand the value and utility of alternative formats, especially for community knowledge users. Explorer des formats alternatifs de mobilisation des connaissances entre l'université et la communauté RésuméCet article traite de l'utilisation de formats alternatifs (par exemple, vidéo, résumé en langage clair, infographie) dans la communication savante et dans la mobilisation des connaissances. Nous nous appuyons sur deux exemples : 1) un projet d'apprentissage par l’engagement communautaire (2019-présent) et 2) un projet de recherche pluriannuel (2018-2023), tous deux liés à une plus grande initiative de la communauté universitaire visant à rendre la recherche accessible à des publics non universitaires. Nous nous concentrons sur l'utilisation de formats alternatifs dans le cadre de ces projets et sur les efforts visant à évaluer leur valeur pour les différentes parties prenantes, par exemple les étudiants, les instructeurs, les chercheurs et les participants de la communauté. Nous rendons compte de ce que nous avons appris à travers ces projets et soutenons qu'il est essentiel de comprendre l'utilité des formats alternatifs afin de motiver les chercheurs à mobiliser leur travail et pour soutenir l'utilisation de la recherche parmi les utilisateurs de la communauté. Mots-clésrecherche communautaire; communication savante; évaluation de la recherche; formats alternatifs
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 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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».