Understanding Faculty Collaboration and Productivity: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Research productivity has been always an important part of every academic’s job, since it has a profound effect on faculty promotion and tenure decisions. In addition, some scholars believe that co-authorship between faculty members has a great impact on their academic life and faculty advancement. Since 2005, the Ministry of Education of Taiwan (MOE) has developed two university programs and evaluation policies for improving the competitiveness and internationalization of Taiwan universities, and has clearly stated that there is a strong relationship between faculty promotion and research performance. However, none of them has used social network analysis (SNA) to examine research productivity and co-authorship under two university programs and evaluation policies from MOE in Taiwan. Therefore, in this study, we first uses SNA to analyze the research productivity, collaboration patterns, and publication strategies of faculty members in a Management Information Systems (MIS) department at a national university in Taiwan. Then, we used D3, a well-known drawing tool to create data visualization using JavaScript libraries, to visualize and discuss how these two university programs and evaluation policies from the MOE affected these patterns and strategies. We hope that our study not only provides beneficial information to the MIS department, but can be treated as an important source for MOE committees in their future adjustment of university programs and policies.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».