Knowledge Mobilization in a College Context: Constructing Meaning in Applied Research Communication
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge mobilization (KMb) is the communication process by which researchers engage with stakeholders to produce, co-produce, and share knowledge. The question of how researchers can better mobilize knowledge at each stage of the research process has become a matter of acute public and academic interest. Yet existing research indicates that researchers are often reticent to engage with non-academic stakeholders; studies have found many do not have the necessary time, skills, or resources. Furthermore, most research on KMb has focused on large institutions or a university context, despite the fact that Canada’s colleges also produce a significant proportion of Canadian research. This study investigated college researchers’ understandings of and approaches to KMb using in-depth, semi-structured interviews. Eleven participants representing six Canadian community colleges and polytechnic institutes were interviewed about their approaches to KMb and the institutional or systemic factors that influence how they perceive KMb and carry out KMb activities. Participants defined KMb as a complex, reciprocal process with the potential to elevate their field, solve problems, and inform important decisions. Key KMb facilitators identified by the participants included low professional pressure to publish academically, which freed up time and resources for non-traditional approaches to KMb; funding structures that incentivize effective and ongoing KMb; and strong collaborations with other college departments, especially communications and marketing. Barriers included challenges to academic freedom, long delays caused by institutional and legal oversight of KMb, and certain gaps in funding opportunities.
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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 | 0,030 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,095 |
| Communication savante | 0,034 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| 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 ».