Analyzing Neoliberalism in Theory and Practice: The Case of Performance-Based Funding for Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
Neoliberal ideas – whether the new public management, principal-agent theory, or performance management – have provided rationale for sweeping reforms in the governance and operation of higher education. Despite this, little attention has been devoted to how well neoliberal theory illuminates the policy process by which neoliberal policy is enacted and implemented. This paper expands our understanding of the origins, implementation, and impacts of neoliberal policies by examining the case of performance-based funding (PBF) for higher education in the United States, Europe, Canada, Australia, and elsewhere. With regard to policy origins, neoliberal theory anticipates the key role that top government officials play in the development of PBF but fails to anticipate the important roles of business and higher education institutions in the formation of neoliberal policies. Neoliberal theory notes the important role of monetary incentives as policy instruments and the obstacles posed by gaming on the part of agents, but the implementation of PBF also involves other policy instruments and faces additional obstacles to implementation. Policy outcomes fitting the neoliberal focus on organizational effectiveness and efficiency are only weakly produced by PBF, but PBF is associated with a host of unintended impacts that neoliberal theory ignores.
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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 | 0,039 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,060 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| 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 ».