Grantsmanship and the University: Five Strategies for Grant Professionals Working with Faculty
Notice bibliographique
Résumé
Recently, articles in law reviews, academic publications, blogs, newspapers, and magazines have focused much attention upon the changing culture of the academy. As higher education experiences a decline in funding and in tenure-track opportunities for faculty members, there are questions about the value of some core aspects of higher education, such as the arts and humanities. Yet, in light of the current economic downturn, more students of all ages see the wisdom of returning to school for degrees in a wide variety of disciplines. Grantseeking plays an important role in filling the funding gap at colleges and universities and also in supporting innovative and non-traditional programs for new and continuing students. This article discusses some of these trends and then provides valuable advice for grant professionals who are (or want to be) in higher education. In particular, the article uses examples to explore five strategies for grant professionals working with college and university professors. All of these strategies convey the professionalism and value that grantwriters bring to universities.
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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 | 0,038 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,052 | 0,039 |
| Communication savante | 0,033 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».