Leadership Pivotal to Productivity Enhancement for 21st-Century Indian Higher Education System
Notice bibliographique
Résumé
Good governance enhances efficiency both in public and private sector organizations. Productivity and good governance are closely associated to aid value for investment both in terms of time and money, and end-user satisfaction. Productivity Enhancement and quality improvement of higher education depend on governance-trends and productive leadership of the institution. Discipline, and quality vision set, and policy practiced by the leadership in Higher Education Institutions (HEIs) propagate down the timeline-hierarchy. This article addresses the pivotal factors and parameters worldwide studied, accepted and opined in various case studies and policy making schemes for good governance of Higher Education Indian Institution (HEIIs). This is necessary to enable their leadership enhancing the organizational productivity for 21st-century Indian subcontinent. The 3rd largest youth in the world studying in HEIIs would contribute the most to the growth of 21st-century Indian economy and living standards. This shall be possible when educational productivity of HEII-leadership is innovatively transformed into transformative innovation. In this paper effects, consequences, impacts, opportunities, problems and remedies regarding pivotal issues and challenges of and for existing HEIIs for becoming world-class education system are systematically reviewed. Recommendations based upon studies and findings are made for 21st-century HEII-leadership, and practical model is presented to measure the productivity.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».