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Enregistrement W2037110918 · doi:10.17323/1995-459x.2012.3.40.49

Factors Influencing Research Performance in Higher Education: An Empirical Investigation

2012· article· en· W2037110918 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueForesight-Russia · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoulevardValuation (finance)Library scienceEmpirical researchPolitical scienceSociologyBusinessComputer scienceEngineeringAccountingStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Universities play an increasingly significant role in producing new knowledge. The relationship between research inputs (grants, infrastructure spending, training of researchers) and research outputs (number of publications, citation, impact) emerges, therefore, as a strategic issue for public decision-making on funding in support of innovation and the development of competencies. Despite the abundance of empirical works on the question of researcher productivity, there is a paucity of studies dealing with this issue in the context of higher eductaion. This paper seeks to identify the factors that explain research productivity in higher education, using as a case study, the universities in Quebec-Canada. The main hypothesis is that productivity in scientific research is significantly influenced by the volume and origin of the funding sources mobilized to support scientific research performance. We analyzed data on 194 researchers for the period of 2001–2008. Individual publications in referred journals (number of publications, fractioned publications, citations, impacts) were used as indicators for research productivity. Factor analysis and linear regression served as tools for evaluation. Our findings imply that the volume of funding is not as influential as supposed. We revealed that age and language (Francophone versus Anglophone) of university instruction, and, in addition, the origin of funding do affect researcher productivity. Generally speaking, young researchers, as well as those affiliated with Anglophone or/and large universities tend to produce more publications. The gender of researcher does not seem to significantly influence the productivity variables. The results of our analysis should motivate program evaluators who assess the benefits of public funding andintervention to support academic research. It is essential thatevaluators do not only see these benefits in terms of number of publications produced, but also through the prism of publication quality (citations and outcomes generated) as well as individual and organizational attributes. In this way, those designing interventions to support research will benefit from the fully-fledged information necessary to improve program effectiveness.

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.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0420,123
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,839
Tête enseignante GPT0,621
Écart entre enseignants0,218 · 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