Evaluating Agricultural Economists within Colleges and Faculties of Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing tendency for individual faculty evaluations, in whole or in part, to be done outside the department. Historically, this was not true. College committees acted only to uphold standards, ensure equity, and monitor procedural correctness within a department's evaluation process. Deans tended not to participate in routine faculty evaluations. Financial metrics like return on investment were not calculated on an individual faculty basis. Incentives from all administrative levels tended to be consistent with disciplinary success. These are no longer true for many agricultural economics departments. Both department and faculty responses have been mixed. At the department level, some have not responded while others have embraced a life science model. At the individual faculty level, some have not responded while others have chased money, impact factors, and publication counts. I explore the consequences of these changes for agricultural economists in a college dominated by life sciences with two caveats. First, this is an opinion article and represents my perceptions of general tendencies; there exist many exceptions in either direction. Second, I have biases which are undoubtedly reflected throughout. Il y a une tendance croissante aux évaluations individuelles des professeurs, en tout ou en partie. Ces évaluations sont réalisées de l'extérieur du département. Historiquement, ce n′était pas vrai. Les comités des collèges agissaient uniquement pour respecter les normes, assurer l′équité et surveiller l'exactitude procédurale au sein du processus d′évaluation d'un département. Les doyens universitaires ont tendance à ne pas participer aux évaluations routines de la faculté académique. Les statistiques financières, comme le rendement du capital investi, n'ont pas été calculées individuellement au niveau de la faculté. Les mesures incitatives de tous les niveaux administratifs ont tendance à être liées avec la réussite dans le domaine en question. Ceci n'est plus vrai pour de nombreux départements d’économie agricoles universitaires. Les réponses des départements et du corps professoral ont été mitigées. Au niveau départemental, certains n'ont pas répondu alors que d'autres ont adopté le modèle des sciences de la vie. Au niveau de la faculté individuelle, certains n'ont pas répondu alors que d'autres ont chassé de l'argent, des facteurs d'impact et une quantité de publication. J'explore les conséquences de ces changements pour les économistes agricoles dans un collège dominé par les sciences de la vie. Je souligne deux mises en garde. Premièrement, il s'agit d'un article d'opinion et représente ma perception des tendances générales; Il existe de nombreuses exceptions dans les deux directions. Deuxièmement, j'ai des préjugés qui seront reflétés tout au long.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».