Vers une utilisation accrue des résultats issus de la recherche par les intervenants sociaux. Quels modèles de transfert de connaissances privilégier ?
Bibliographic record
Abstract
Résumé L’utilisation des résultats de recherches fait de plus en plus partie des préoccupations des chercheurs, des décideurs et des praticiens et on a vu, au cours des dernières décennies apparaître quantité de nouvelles approches : transfert technologique, dissémination de la connaissance, utilisation de la recherche, diffusion de l’innovation, vulgarisation scientifique... Malgré des efforts considérables, il semble que les produits de la recherche sont encore relativement peu utilisés dans les milieux de pratique psychosociale. La littérature, notamment dans les domaines de la santé et du développement technologique, permet d’identifier plusieurs conditions à considérer pour favoriser une plus grande utilisation des résultats issus de la recherche. La dernière partie de l’article présente les résultats de nos travaux menés conjointement avec des organismes communautaires québécois visant à développer un modèle de transfert de connaissances adapté à ce domaine d’intervention.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.120 | 0.272 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.018 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".