Balancing research vision and research management to achieve success in the 21st century
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.
Notice bibliographique
Résumé
Research leadership is characterized as visionary while research management is sometimes viewed as being process oriented and administrative. Many studies have proposed that the twenty-first century will be the age of the knowledge-based economy, but how can the wide spectrum of today's economies all structure their knowledge generating sector to prosper? In general terms, research leadership is the ability to foresee the emerging scientific road and drive the research sector with respect, confidence, loyalty, willing cooperation and commitment to follow that path. It involves focusing the efforts of a group of people toward a common goal and inspiring them to work as a real team. In comparison, research management is the administrative ability that focuses primarily on planning, organizing, and developing processes and methodologies to ensure that the research team effort is effective, efficient and successful. In a research environment, all research managers are not necessarily leaders, but the most effective managers over the long-term may prove to be good leaders as well. Both leadership and management are important because leadership emphasizes communicating the vision and then motivating and inspiring project participants to deliver higher performance, while management focuses on getting things done. The discussion will explore the difference between research leadership and research management and the importance of balancing both to achieve overall economic and social success in the twenty-first century. Statistical comparisons will be made between North America and Europe in the developed world, the emerging economies of India and China, and the stark contrast that exists in the developing economies of Africa
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle