Staff Perspectives on Scaling the Impact and Influence of MU Research and Expertise on Public Policy (Working Paper March, 2024. No. 20)
Notice bibliographique
Résumé
Why this consultation, why now? Governments worldwide are calling upon higher education institutions (HEIs) to demonstrate more clearly their value to society as anchor institutions and the societal relevance and impact of their research, scholarship, and expertise. Many are using national research funding agencies to incentivise co-created research between academics and a wide range of beneficiaries. The Irish Government is no exception. Irish HEIs are being asked to step up and play their role in scoping impactful solutions to wicked and increasingly existential local, national, and global public problems. Of course, a significant body of work has already been undertaken or is in train. In this Science Foundation Ireland (SFI) (the Challenges, Public Service Fellowship and, Science Policy Research programmes); the Irish Research Council (IRC) (New Foundations and COALESCE programmes and ‘Roadmap on research for public policy’ (jointly with the Royal Irish Academic (RIA)); and The Irish University Association (Campus Engage programme) have led the way. But plans are afoot for the introduction of a new suite of interventions targeted at broadening and deepening linkages between academic researchers and policy-makers - to be layered on top of and to complement actually existing and already achieved knowledge exchange initiatives.
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 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 | 0,145 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,018 |
| Communication savante | 0,041 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,006 |
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 ».