Expérimentation de la communauté de pratique en tant que stratégie de mobilisation de connaissances scientifiques dans le champ social
Bibliographic record
Abstract
La mobilisation des connaissances scientifiques par la connexion réciproque et continue entre producteurs et utilisateurs de connaissances est un champ en expansion. La communauté de pratique (CdeP) y figure comme une stratégie avancée de mobilisation et de mise en action des connaissances. La CdeP peut être intentionnelle, c.-à-d. pilotée par un organisme ayant des attentes signifiées envers le milieu de pratique. Deux CdeP intentionnelles initiées par des chercheurs ont été expérimentées sur un an pour soutenir la mobilisation de connaissances scientifiques et d’instruments d’application dans le domaine de l’action intersectorielle. Les membres provenaient d’instances intersectorielles du Québec, pour l’une, et du Canada anglais, pour l’autre. La capacité des CdeP à atteindre les résultats anticipés a été évaluée à partir des données d’opération. Les variables documentées ont été le profil et l’intérêt des membres; les activités réalisées; l’appropriation et l’utilisation des connaissances et instruments; les besoins des participants à cet effet. Une description chronologique par CdeP a été suivie d’une analyse comparative des CdeP. Les résultats ont été : 1) l’appropriation et l’utilisation des connaissances et instruments et le partage d’expériences et de nouvelles pratiques entre les participants; 2) l’amorce de l’expérimentation au sein de leurs instances de provenance. Une pleine application au sein des instances n’a pu être réalisée en raison de la durée et des ressources limitées, mais aussi en raison de la difficulté des CdeP, communément dédiées au partage entre leurs membres, à se repositionner en tant que mécanisme de mobilisation des connaissances orienté vers les réseaux d’utilisateurs à soutenir.
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 | 0.039 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".