Notice bibliographique
Résumé
The author presents advice to deans and chairs of academia by imagining what Machiavelli might recommend were he to write a modern version of The Prince for academics. "Machiavelli" cautions that since modern academic "princes" have little power (except, perhaps, over teaching and laboratory space), the success of their rule depends upon respect. Regarding the choice of an academic prince, find someone who can be a good role model, set standards, and reward academic excellence, and who will, above all, be respected. Avoid choosing a prince who is a nice, nonthreatening candidate with "good human relations" and "good executive skills." Choose candidates who are already successful and fulfilled and who will see the new post not as a promotion or a balm for their insecurity, but as an intrusion into their academic lives. Fill empty positions as quickly as possible-better a weak prince than no prince at all. Seek short terms for princes, both because respected academics will want to return to their normal lives as soon as possible, and because with short mandates, greater chances can be taken with young, unproved, but promising candidates. At the same time, the appointment of aging administrators who have lost their academic skills is to be avoided. Above all, respect the throne-i.e., the position of chair or dean-even if the person holding the position may not deserve the respect, since when the prince retires with honor, the position becomes more attractive to future good candidates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».