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Enregistrement W2809074438 · doi:10.33225/pmc/15.10.110

LEARNING POINTS FROM WHISTLEBLOWER CLAIMS AGAINST INSTITUTIONS OF HIGHER EDUCATION

2015· article· en· W2809074438 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher R. Schmidt

Notice bibliographique

RevueProblems of Management in the 21st Century · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationMandateEnforcementHigher educationBusinessPublic relationsQuarter (Canadian coin)Public administrationGovernment (linguistics)InstitutionState (computer science)Political scienceCommissionAdministration (probate law)AccountingFinanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The types of whistleblowing claims made against institutions of higher education are not well understood nor are the various mechanisms used to solicit, investigate, and learn from such claims at the institutional and state levels. This research obtained and analyzed whistleblower claims made against institutions of higher education and explores and facilitates a discussion around the value of learning opportunities that come from whistleblowing claims. Aggregate claims data and detail workpapers for claims made against the 45 publicly funded colleges and universities in the state of Ohio, in the midwestern United States was analyzed to identify patterns and areas of focus which could improve institutional processes and internal controls. Four areas resulted from the analysis: hiring and pay practices, prevention of the theft of institutional assets, prevention of the theft of student funds, and an institutional accreditation issue. All claims that were reported reflected real concerns on topics of strategic importance to institutions and their management practices, although not all were substantiated or corroborated. One quarter of the claims resulted in proven cases for recovery and prosecution. At the state level, completeness of investigation and administrative learning were sometimes not pursued due to the code enforcement nature of the governing bodies whose mandate was limited to the identification and prosecution of crimes, although improvement opportunities clearly existed. The case of Ohio demonstrates that open government and public information request processes can provide sufficient information to allow insight into the nature of the claims and to identify improvement opportunities for both the institution and state level administration. Key words: internal controls, internal audit, higher education, whistleblowing, fraud, ethics, Ohio, college and university administration, governance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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