Estimating Technical Efficiency of Academic Departments of a Philippine Higher Education Institution
Notice bibliographique
Résumé
The main thrust of this research is to measure the relative technical efficiency of the six (6) colleges of San Pedro College from school year 2004-2014. The technical efficiency of the academic units can be derived based on its ability to produce the optimum number of output (number of research outputs, number of graduates, and number of community extension conducted) based on a given set of inputs (budget allocation and ratio of the full-time and part-time faculty) using data envelopment analysis. The Nursing/Respiratory Therapy Department is consistent as the highest for the ratio of full-time to part-time faculty while the lowest ratio was observed by Medical Laboratory Sciences Department in 2016, Arts and Sciences in 2015 and Accounting and Business in 2014. In terms of technical efficiency, all departments are technically-efficient during 2014. The Nursing/Respiratory Therapy Department, Physical Therapy Department and Medical Laboratory Sciences Department did not obtain 100% efficiency. In 2016, only the Accounting and Business Management Department did not obtain full technical efficiency score. Further, using the Tobit model, the age of the department, number of baccalaureate teachers, proportion of faculty members with doctorate degree with those who are masters’ degree holders, and the dean’s qualification were found to be insignificant as sources of inefficiency.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».