Evaluating Academic Scientists Collaborating in Team-Based Research
Notice bibliographique
Résumé
Criteria for evaluating faculty are traditionally based on a triad of scholarship, teaching, and service. Research scholarship is often measured by first or senior authorship on peer-reviewed scientific publications and being principal investigator on extramural grants. Yet scientific innovation increasingly requires collective rather than individual creativity, which traditional measures of achievement were not designed to capture and, thus, devalue. The authors propose a simple, flexible framework for evaluating team scientists that includes both quantitative and qualitative assessments. An approach for documenting contributions of team scientists in team-based scholarship, nontraditional education, and specialized service activities is also outlined. Although biostatisticians are used for illustration, the approach is generalizable to team scientists in other disciplines.The authors offer three key recommendations to members of institutional promotion committees, department chairs, and others evaluating team scientists. First, contributions to team-based scholarship and specialized contributions to education and service need to be assessed and given appropriate and substantial weight. Second, evaluations must be founded on well-articulated criteria for assessing the stature and accomplishments of team scientists. Finally, mechanisms for collecting evaluative data must be developed and implemented at the institutional level. Without these three essentials, contributions of team scientists will continue to be undervalued in the academic environment.
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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 | 0,360 | 0,461 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,019 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».