BEYOND MEASURING CANADIAN BUSINESS SCHOOL RESEARCH OUTPUT AND IMPACT: A COMMENTARY
Notice bibliographique
Résumé
This paper by Dr. Erhan Erkut was published in the June 2002 issue of CJAS. In light of the importance of the topic and findings, we invited the Deans of two Canadian business schools to respond. We are pleased that Dr. Baba of McMaster University and Dr. Toulouse and Dr. Richard Déry of École des Hautes Études Commerciales Montréal accepted the invitation and we present their responses below. In the December 2002 issue of CJAS, we will present Dr. Erkut's rejoinder. Iraj Fooladi and Philip Rosson, co‐editors Cet article du Dr. Erhan Erkut a été publié dans la RCSA, numéro de juin 2002. Vu l'importance du sujet et des conclusions, nous avions invité les Doyens de deux écoles de commerce à y, réagir. Nous sommes heureux d'annoncer que le Dr. Baba de McMaster University et le Dr. Toulouse et le Dr. Richard Déry de L'École des Hautes Études Commerciales Montréal ont répondu favorablement à notre requête et nous présentons cidessous leurs réactions. Dans le numéro de décembre 2002 de la RSCA, nous présenterons la réplique du Dr Erkut. Iraj Fooladi et Philip Rosson, co‐rédacteurs
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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 | 0,123 | 0,443 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,039 |
| Communication savante | 0,035 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».