FACTORS INFLUENCING FUNDED RESEARCHER PRODUCTIVITY OF EDUCATION FACULTIES: AN EMPIRICAL INVESTIGATION OF THE PUBLICATION PERFORMANCES WITHIN CANADIAN UNIVERSITIES, 2001-2008
Notice bibliographique
Résumé
Our study seeks to identify the factors that explain the research productivity of education faculties, within seven different universities in Quebec-Canada. The main hypothesis of this study is that productivity in scientific research is significantly influenced by the volume and origin of the funding sources mobilized to support scientific research performance. Based on a sample of 194 researchers and time series data (2001-2008), our research use individual publications in referred journals (number of publications, fractioned publications, citations, impacts) as surrogates for research productivity. Not surprisingly, the findings show that funding is a key input in the scientific production process, and, in turn, in education researcher performance, taken individually. Examining the specific effects of funding sources on productivity, we found that, among the sources for which data were available, only funding from the federal government and the private sector are not statistically significant in its relation to the productivity indicators used. Also not surprisingly, findings show that academic funding from grants and university research funding councils provide the greatest elasticity regarding outputs dealing with the number of publications. Finally, we find that age, gender, size and language (Francophone versus Anglophone) of university instruction, funding councils, grants and provincial government funding significantly affect researcher productivity. Our results raise questions about whether financial incentives boost publication productivity, and whether policy-makers should place greater emphasis on other relevant factors of high productivity among researchers, faculties and departments operating in the education field.
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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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».