Strengthening Administrative Structures to Enhance Community-Partnered Research
Notice bibliographique
Résumé
Post-secondary institutions across Canada are grappling with how to advance reconciliation and equity in education and research. This challenge is amplified in northern Canada, where northern residents have long sought equity in the Arctic and northern research ecosystems, yet the population has historically been excluded from research programs and research leadership. This paper is focused on exploring how a community college in northern Canada should invest in developing institutional support for research and expanded research capacity as it transforms into a polytechnic university. The community college serves a remote population where the majority of residents are Indigenous, and the institution needs to develop capacity in a way that supports both Indigenous self-determination in research and the regional aspirations of expanded research leadership. A solution is proposed that uses transformative and inclusive leadership approaches to guide the development of research services and capacity at the college in partnership with Indigenous and community organizations through the co-development of a partnership framework. The Dissertation-in-Practice (DiP) presents a change implementation plan to develop the proposed solution in collaboration with Indigenous partner organizations. This plan describes how the college can establish institutional support for Indigenous self-determination in research and build research capacity grounded in equity and partnership. Ultimately, this DiP suggests developing a partnership framework to guide the co-development of research capacity in collaboration with Indigenous community partner organizations to empower, strengthen, and uphold a network of community-led research partnerships.
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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 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,017 |
| Communication savante | 0,025 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».