The Changing of the Guard in Academia and Academic Research Leadership—Employing Natural Language Processing
Notice bibliographique
Résumé
This pioneering study examines the meaning of academic leadership in terms of the changing of the guard in academia. Research findings on seniority and experience and their association with leadership show that these have a considerable impact on management skills and on the ability of those with experience and seniority to influence the young leadership. This is particularly essential in academia where research is the most meaningful and effective value that serves as a measure of faculty members. Management skills are not perceived as a coherent part of faculty members’ work. Structural Equation Modeling confirmed the developed model. Findings show that indeed, from the perspective of faculty at the academic institution, senior experienced faculty members undoubtedly contribute to the academic institution first of all in research, but also otherwise. Senior and experienced faculty members contribute by encouraging, directing, and guiding young faculty members on how to contribute to the institution, particularly through the activity which is expected of them as academic faculty – i.e., research. This urging and direction is one of the most well-known qualities in the context of academic leadership – the ability to help people develop, advance, and to outline a high-quality academic research tradition. The meaning of the findings is that senior faculty has a contribution beyond their direct output in the form of scientific publications, as a research engine and spotlight for the young faculty. Notably, no difference was found in faculty’s perception of this contribution of senior faculty members by gender or age.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».