Audiology Faculty Author Impact Metrics as a Function of Institution
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to develop a method for the assessment of audiology author impact as a function of institution and compare these results to a recent college ranking of audiology graduate programs. METHOD: Scopus author impact metrics (i.e., number of documents, number of citations, and h index) from a previous study (Stuart, Faucette, & Thomas, 2017) were generated for 79 accredited graduate programs in audiology in the United States and Canada. Author impact metrics were summed to represent the total institution output, and median values were calculated to reflect a measure of central tendency of individual faculty performance. RESULTS: Three hundred and seventy-nine audiology faculty members were identified and of those 86.0% (n = 326) were found in Scopus. Database presence increased with increasing rank (p = .003). Scopus index values were positively skewed. The total summed number of documents, citations, and h indices were positively correlated with the total number of faculty in the institutions and with the summed number of coauthors (p < .001). The median number of documents, citations, and h indices were not significantly correlated with the total number of faculty in the institutions but were positively correlated with the median number of coauthors (p < .001). In general, indices were higher for research/doctoral versus nonresearch universities. Higher college program rankings were statistically related with better Scopus index values. CONCLUSION: These institutional metrics may be used to serve as a benchmark for institutional production, attracting students, hiring faculty, and assessing allocation of institutional funding.
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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 | 0,010 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».