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Enregistrement W2564150192 · doi:10.47678/cjhe.v46i3.188017

Challenges and Opportunities for Collegial Governance at Canadian Universities: Reflections on a Survey of Academic Senates

2016· article· en· W2564150192 sur OpenAlexafffundvenueabout
Lea Pennock, Glen A. Jones, Jeff M. Leclerc, Sharon X. Li

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Governance and Development
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of TorontoUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésAccountabilityCorporate governanceLegislatureInstitutionWork (physics)Political sciencePublic administrationPublic relationsAcademic institutionSociologyManagementLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following the design of a similar study in 2000, the authors conducted a study of university senates (academic councils) to assess the current state of academic governance in Canada’s universities. An earlier paper presented and analyzed the data that were gathered about senate size, composition, structure, legislative authority and work, and about structural and governance changes to senates in the intervening decade. The current paper focuses on themes arising from responses to the open-ended questions, highlighting key findings. Significant findings relate to a sizeable discrepancy between senate members’ perceptions of the importance of effective academic oversight, and their success at achieving this. Suggested reforms include reviewing and improving senate performance; fostering a culture of trust and respect among and within governing bodies; clarifying spheres of authority and accountability; and promoting the importance of collegial governance and oversight within the institution.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0500,016
Communication savante0,0100,002
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,226 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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