MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2508979217 · doi:10.22329/celt.v9i0.4434

The Marketing of Canadian University Rankings: A Misadventure Now 24 Years Old

2016· article· en· W2508979217 sur OpenAlexaffvenueabout
Ken Cramer, Stewart Page, Vanessa K. Burrows, Chastine Lamoureux, Sarah Mackay, Victoria Pedri, Rebecca Pschibul

Notice bibliographique

RevueCollected Essays on Learning and Teaching · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRanking (information retrieval)Rank (graph theory)PsychologyValue (mathematics)Interpretation (philosophy)WelfareEmpirical researchSociologyActuarial scienceStatisticsEconomicsPolitical scienceMathematicsLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on analyses of Maclean’s ranking data pertaining to Canadian universities published over the last 24 years, we present a summary of statistical findings of annual ranking exercises, as well as discussion about their current status and the effects upon student welfare. Some illustrative tables are also presented. Using correlational and cluster analyses, for each year, we have found largely nonsignificant, inconsistent, and uninterpretable relations between rank standings of universities and Maclean’s main measures, as well as between rank standings and the many specific indices used to generate these standings. In our opinion, when assessed in terms of their empirical characteristics, the annual data show generally that this system of ranking is highly limited in terms of its practical or academic value to students. Among other difficulties with the interpretation of ranks, we also discuss the possibility that ranking exercises have unintended, though potentially serious, negative consequences for the intellectual and personal welfare of students.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0120,021
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0140,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCollected Essays on Learning and TeachingMême sujetEvaluation of Teaching PracticesTravaux en français237 207