Notice bibliographique
Résumé
The main purpose of this article is to analyse the university ranking methodologies, discusses the ways how a university may explore its identity, image and reputation, and what steps should be made upon accomplishing the self-assessment process.In order to create a maximally positive image that helps the university to achieve a competitive advantage and increase its value, the audit of the university image must be carried out. This process must be consistent and should include the evaluation of both internal and external variables. The university image audit should be regarded as part of the university strategic planning, because only consistent studies can provide information on how the university is accepted by different impact groups and what should be the trends of its creation process. Before talking about the university image audit, the university rating methodologies should be presented as they specifically provide information about how the university is seen as compared to other higher schools. The first comparative evaluation of higher schools was performed in the United States in 1983 when the journal ?U. S. News & World Report? published the first rating table of universities and colleges of the United States. Today, university rankings are drawn up and published in more than 15 countries including the USA, UK, Australia, Canada, China, Germany, Hong Kong, Nigeria, Italy, Japan, Spain, Russia and Poland. In Lithuania, no generally accepted methodology of university ranking has been created so far. On the other hand, university ranking results are only one way to find out how a university is accepted and evaluated. Analysis of the theoretical literature, empirical studies and surveys conducted by market research and consulting companies allows suggesting that information for the holistic assessment of university image may be obtained by studying its identity, image and reputation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».