Recognizing Knowledge Mobilization: Lessons From a Canadian University Seeking to Redefine Research Impact Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge mobilization (KM) is an expected and recognized component of the research cycle. Canadian universities and other research institutions are increasingly establishing institutional supports for KM. However, few institutions have made progress on the assessment or recognition of KM activities in tenure and promotion processes. As such, despite the fact that researchers are encouraged and supported to engage in KM, such activities typically remain absent from their academic records and CVs. Uncertainty around the actual value of specific KM activities and a lack of templates or format standardization for recording and evaluating activities are two of the main reasons for this. A further complication is that most tenure and promotion committees (TPCs) are not well equipped to understand, interpret, and assess KM activities when they are reported. In this presentation, we discuss work initiated by Simon Fraser University to redefine research impact assessment in review, tenure, and promotion processes and develop supports and tools to address this gap. This includes: (1) a working group of grant facilitators, other research administrators, and librarians who are developing recommendations based on an exploration of past, current, and trending understandings and measures of research impact; (2) a tenure and promotion supports development team creating informational materials for faculty; and, (3) the KM unit conducting a scoping review of how KM activities are reported to inform tools and templates for faculty and TPCs. We will discuss the process and progress of this work, the implications of these strategies for research administration, and invite delegates to discuss their experience and interest in assessing research impact.
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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 | 0,174 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,050 | 0,022 |
| Communication savante | 0,033 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».