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Enregistrement W3006708750 · doi:10.47989/kpdc67

The work of university research administrators: Praxis and professionalization

2019· article· en· W3006708750 sur OpenAlexafffundabout
Sandra Acker, Michelle K. McGinn, Caitlin Campisi

Notice bibliographique

RevueJournal of Praxis in Higher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésProfessionalizationPraxisPerformativitySensemakingPublic relationsSociologyIdentity (music)Political scienceWork (physics)PedagogySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of a project on the social production of social science research, 19 research administrators (RAs) in five Canadian universities were interviewed about work, careers, and professionalization. While rarely featured in the higher education literature, RAs have become an important source of assistance to academics, who are increasingly expected to obtain and manage external research funding. RAs perform multiple roles, notably assisting with the complexities of grant-hunting as well as managing ethical clearance, knowledge mobilization, and related activities. Aspects normally associated with professionalization include organizations that control entry, higher degrees in the field, and clear career paths, all of which are somewhat compromised in the case of RAs. Nevertheless, most of the participants regard research administration as a profession, and we argue that it is more important to focus on the sensemaking and identity formation of these mostly female staff than to apply abstract criteria. Although their efforts do little to challenge a culture of performativity in the academy, and indeed may be regarded as supporting it, the RAs have defined for themselves a praxis dedicated to easing the burdens of the academics, helping one another, and contributing to the greater good of the university and the research enterprise.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,537

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,278
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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