When Knowledge Wins: Transcending the Sense and Nonsense of Academic Rankings
Notice bibliographique
Résumé
“Not everything that can be counted counts, and not everything that counts can be counted.” —Albert Einstein Has university scholarship gone astray? Do our academic assessment systems reward scholarship that addresses the questions that matter most to society? Using international business as an example, we highlight the problematic nature of academic ranking systems and question if such assessments are drawing scholarship away from its fundamental purpose. We call for an immediate examination of existing ranking systems, not only as a legitimate scholarly question vis-a-vis performance—a conceptual lens with deep roots in management research—but also because the very health and vibrancy of the field are at stake. Indeed, in light of the data presented here, which suggest that current systems are dysfunctional and potentially cause more harm than good, a temporary moratorium on rankings may be appropriate until more valid and reliable ways to assess scholarly contributions can be developed. The worldwide community of scholars, along with the global network of institutions interacting with and supporting management scholarship (such as the Academy of Management, AACSB, and Thomson Reuters Scientific) are invited to innovate and design more reliable and valid ways to assess scholarly contributions that truly promote the advancement of relevant 21st century knowledge, and likewise recognize those individuals and institutions that best fulfill the university's fundamental purpose.
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.
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 | 0,083 | 0,230 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,091 |
| Communication savante | 0,041 | 0,054 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».