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Record W2148790212 · doi:10.1177/1757975909339769

Le transfert de connaissances et les règles de fonctionnement du système universitaire: besoin de changements <sup>i</sup>

2009· article· fr· W2148790212 on OpenAlexaboutno aff
Valéry Ridde

Bibliographic record

VenueGlobal Health Promotion · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldDecision Sciences
TopicEvaluation and Performance Assessment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le systeme universitaire actuel, et particulierement dans le domaine de la sante publique, il est de plus en plus demande aux chercheurs de se preoccuper du transfert des connaissances qu’ils mettent au jour lors de leurs travaux de recherche. Lorsque j’ai demarre mon Ph.D. au Canada en 2001, je n’avais pas particulierement ressenti cette pression a ne pas seulement produire des connaissances mais aussi a m’assurer qu’elles seront utilisees. Aujourd’hui, alors que je dispose d’un poste universitaire, il me semble percevoir de maniere beaucoup plus forte cette pression externe, telles qu’en temoignent les nombreuses publications sur ce sujet en sante publique (1, 2). Si j’utilise le mot d’externe, c’est pour bien faire ressortir le fait qu’il me semble que cette volonte emane de l’exterieur du systeme universitaire, en dehors de nos institutions academiques, a tout le moins en Amerique du Nord. Les organismes subventionnaires de la recherche affirment de maniere evidente aujourd’hui cette volonte de transfert des connaissances. Je prendrai le Canada comme illustration de ce souhait puisque c’est dans ce pays que je travaille. Les Instituts de Recherche en Sante du Canada (IRSC), principal bailleur de fonds de la recherche en sante, demandent maintenant que les chercheurs expliquent dans leurs protocoles la maniere dont ils feront du transfert de connaissances. Les IRSC disposent meme de subventions de recherche specifiques au transfert des connaissances et ils financent des Chaires de recherche sur ce theme. La Fondation Canadienne de Recherche sur les Services de Sante (FCRSS) accorde aussi une place centrale a ce sujet. Le transfert des connaissances afin d’ameliorer l’organisation des services de sante canadien est meme devenu une des specialites de la FCRSS (3). Dans une moindre mesure, les organisations qui a priori sont preoccupees par l’utilisation des donnees probantes (le fameux evidence-based policy) reclament la meme chose. Le Centre de Recherche en Developpement International (CRDI) du Canada finance exclusivement des travaux de recherche qui se deroulent dans les pays a faible et moyen revenu. La politique de financement du CRDI insiste sur le besoin de creer des liens entre les chercheurs et les decideurs dans ces pays afin d’accroitre l’utilisation des resultats de recherche. C’est une condition sine qua non de leur subvention de recherche. L’Initiative de recherche en sante mondiale (IRSM) du Canada – ou sont associes, le CRDI, les IRSC, Sante Canada et l’Agence Canadienne de Developpement International (ACDI) – viennent de financer 13 equipes de recherche pour plus de 20 millions de dollars canadiens grâce aux subventions d’equipe Teasdale-Corti. Les membres de ces equipes devaient necessairement etre des chercheurs du Nord et du Sud mais aussi et surtout etre des co-chercheurs issus des milieux de decisions (decision maker) (4). Au Quebec (Canada), le Reseau de Recherche en Sante des Populations (RRSPQ) a effectue plusieurs travaux pour mieux comprendre les besoins de recherche sur le transfert des connaissances dans le domaine de la sante (5). L’environnement externe au systeme universitaire semble donc, au Canada comme ailleurs, considerer le transfert des connaissances avec la plus grande importance dans le domaine de la sante publique. En tant que chercheur preoccupe par l’utilisation des resultats de mes recherches, je ne peux que souscrire a cette volonte. Mis a part les chercheurs qui oeuvrent dans des disciplines plus fondamentales (histoire, litterature, etc.) je ne peux croire que ces velleites ne

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.777
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.120
GPT teacher head0.455
Teacher spread0.335 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designOther design
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

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