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Enregistrement W2149497214

Modeling the University Decision Process: The Effects of Faculty Participation in University Decision Making

2010· preprint· en· W2149497214 sur OpenAlexaff
Kathleen A. Carroll, Lisa Dickson, Jane E. Ruseski

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidyCorporate governanceExternalityHigher educationBusinessProfit (economics)Public relationsRecreationPublic universityDecision-makingPublic institutionPublic administrationEconomicsPolitical scienceMarketingFinanceEconomic growthMicroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper develops models of decision making in a university setting with and without faculty participation. The models predict values for the level of services or programs offered and the quality of those services in a university setting for either private nonprofit or public universities. These predictions indicate conditions under which outcomes are similar or differ with faculty participation in the decision process. The model predicts that without shared governance that universities may overinvest in non-academic quality (e.g. athletics, recreational activities). This would be exacerbated in for-profit forms of higher education. Notably, nonprofit and/or public institutions are not inefficient relative to for-profit institutions, which questions the rationale for subsidies to for-profit institutions. If academic quality provides positive externalities as has been suggested in the literature, then shared governance may be socially preferred to university decision making without faculty involvement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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