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Enregistrement W1544034784 · doi:10.3917/resg.093.0073

Ranking Research: Toward an Ethnostatistical Perspective on Performance Metrics in Higher Education

2012· article· fr· W1544034784 sur OpenAlexaff
Robert P. Gephart

Notice bibliographique

RevueRecherches en Sciences de Gestion · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article prend une perspective ethnostatistique sur l’utilisation d’indicateurs de performance dans l’enseignement et la recherche en management. De récents développements dans la littérature en sciences sociales montrent que les chiffres peuvent être un dispositif de contrôle sur les organisations. Toutefois, cette littérature omet d’explorer comment les chiffres sont construits, comment un sens leur est attribué et ce qui permet leur contrôle sur les organisations. L’ethnostatistique est un moyen de combler ce manque en explorant la construction et l’utilisation de mesures dans les organisations. Trois niveaux d’analyse sont examinés. Un agenda de recherche pour l’étude scientifique des indicateurs de performance pour la recherche en management est décrit. Cet article suggère qu’une intervention basée sur SEAM peut utiliser l’ethnostatistique pour découvrir les coûts cachés des indicateurs de performance, et donc de développer des indicateurs améliorés.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,531
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,060 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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