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Enregistrement W2564937591 · doi:10.5465/amle.2015.0273

Publish and Politics: An Examination of Business School Faculty Salaries in Ontario

2016· article· en· W2564937591 sur OpenAlexaffabout
Ying Hong, Benson Honig

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Learning and Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegitimacyHuman capitalPublicationCompensation (psychology)Value (mathematics)PoliticsPublic relationsPolitical scienceQuality (philosophy)AccountingSociologyPositive economicsBusinessEconomicsPsychologyLawSocial psychologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Business faculty represent an intriguing platform from which to examine the interplay between human capital theory and legitimacy. We examine a cohort of Canadian business school scholars over 10 years, through the theoretical framework of human capital and legitimacy to gain insight into how factors interact differently in their environment. We show the importance of both human capital and external legitimacy on faculty compensation, highlighting the role of movement as a partial mediator between general human capital (publication number and quality) and compensation, and as a full mediator between external legitimacy (journal editorship and editorial board membership) and compensation. In addition, we found that external legitimacy (journal editorship and professional roles) interacted with movement to impact faculty compensation. We make a unique theoretical contribution by examining how individuals’ estimates of their knowledge and comparative value impacts individual compensation trajectories, and ultimately the business schools themselves. Our study has implications for the management of knowledge industries as well as for the curricula design of business schools.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,246
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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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