Notice bibliographique
Résumé
According to Aghion et al. (2007; 2008; 2010), the research performance of universities is positively correlated to the amount of budget per student. Italian universities usually perform poorly in international rankings, while the English university system is widely recognized as one of the best in the world. In this paper, Italian university funding is discussed by comparing data from the consolidated financial statements of English and Italian universities. The main results indicate that English universities are on average much better funded than Italian universities, from both public and private sources, but there are no noticeable differences in the amount of block grants per FTE student received by the State (FFO and Recurrent Grants, data 2007/2008). There are differences, however, in the share of the public block grant distributed competitively after an independent quality assessment of research activity. In England, this share amounts on average to roughly one quarter of the grant. In Italy, a quality assessment has recently been introduced but it involves only 7% of the grant (2009 data). The gap in the total available resources between the two university systems is due to two other main sources: student fees and research funding. The gap in research funding is both quantitative and due to the way in which resources are allocated. In England, research funds amount to 47% of the block grant, while in Italy the share is only 21%. In particular, the amount of public funds available for research is 12.5 times higher than in Italy, a huge difference. More importantly, two-thirds of total research funds are awarded through peer review and open competition, compared to Italy’s one-fourth. The lack of funds and the lack of incentive effects due to the limited role of open and competitive allocation of resources can explain the poor research performance of the Italian university system.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».