Commerce with a conscience: corporate control and academic investment
Notice bibliographique
Résumé
Corporations have been investing in academia to an extent that could be classified as a corporate takeover of universities. Intra‐university critics see this as an ethical problem, because of the degree of business control over university policies and decisions which accompanies the funding. University critics rarely suggest that the corporate funding be given up, returned, or even limited. What they protest against is corporate control, which they see as threatening university autonomy, and as inimical to the public good. Multi‐university conferences have been held focusing on this problem, and the most serious solution proposed thus far is to construct a relevant code of ethics regulating and limiting corporate involvement, through standards and guidelines which corporations will then have to subscribe to, in order to fund universities. However, there is a conflict of interest here. Universities have a public trust and a fiduciary duty not to compromise education. This implies a covenant not to cede power to outside interests, not to use university resources, or faculty and students, as a means to an educationally irrelevant end. Universities cannot sell out. However, it seems equally dishonest not to offer their students a well‐funded first‐rate, quality education in applied fields with current skills, maximum research opportunity, and the corporate ties that would allow them to obtain jobs. We examine three cases showing errors made by universities in ceding control to corporate investment, and draw some policy conclusions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».