Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this article is to analyse appropriateness and adequacy of use of Data Envelopment Analysis (DEA) in several research papers dealing with effectiveness of economy of universities. The Data Envelopment Analysis is an interesting method used for evaluation of technical efficiency of production units. Comparison is the basic method of this article. At the beginning, basic methodological questions of measurement and evaluation of efficiency are analysed, including definitions of terms efficiency and effectiveness, ways of measurement and formulation of appropriate indicators. Based on the given perquisites for measurement and evaluation of efficiency five articles on evaluation of efficiency of universities using DEA method, published in Canada, Australia, Great Britain, Germany and Spain in 1998 - 2008, will be assessed. DEA is able to use more parameters of input and output to evaluate which of units under examination is the most effective, and to compare other units with it. For this, it is necessary to have a homogenous group of units. The result of assessment shows that all the examined studies focused rather on way of calculation then the point and reason of measurement. The articles contain a discussion concerning choice of appropriate indicators but do not at all deal with the issue of its construction using interventional logic; the articles do not contain any comparison of objectives of the particular universities. Evaluation of efficiency of universities is a social construct and it will always be a subjective matter related to objectives of a particular stakeholder. This fact explains how to approach the evaluation of efficiency: it is necessary to set an objective function that means to set the objectives of a given stakeholder and his preferred results and outputs. All the studies lack this basic logic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».