Maclean’s Magazine University Rankings (1998-2018)
Notice bibliographique
Résumé
Following 20 years of publishing rank and reputation scores for Canada’s 49 institutions of higher education, the present analysis tested five hypotheses: (1) rank and reputation should be positively correlated across schools for each year; (2) rank and reputation should be positively correlated across the 20 years for each school; (3) a school’s rank variance should be equivalent to a school’s reputation variance; (4) previous reputation would predict current rank; and (5) previous rank would predict current reputation. Results showed that whereas rank corresponded roughly to reputation for a given school, there are noteworthy exceptions. One in seven schools offered a reliable correlation between rank and reputation, and four school correlations were negative. Rank and reputation variability correlated, though (marginally) better-ranked schools had stable reputation scores over the years. Implications for future ranking exercises are discussed, as are directions for future research. Voilà maintenant 20 ans que l’on publie le classement et la réputation des 49 établissements d’enseignement supérieur canadiens. Dans cet article, nous examinons cinq hypothèses : 1) le classement et la réputation devraient faire l’objet d’une corrélation positive parmi les établissements d’année en année; 2) le classement et la réputation devraient faire l’objet d’une corrélation positive sur toute la période de 20 ans pour chaque établissement; 3) les variations dans le classement d’un établissement devraient se refléter dans les variations de la réputation; 4) l’indice de réputation antérieur permettrait de prévoir le classement actuel d’un établissement; et 5) le classement antérieur permettrait de prévoir l’indice de réputation actuel d’un établissement. Selon les résultats de notre analyse, bien que le classement et la réputation puissent être équivalents dans le cas d’un établissement en particulier, il existe des exceptions notoires. Dans le cas d’un établissement sur sept, il y a une corrélation sûre entre le classement et la réputation. Dans le cas de quatre établissements, la corrélation s’est montrée négative. Il y a une corrélation entre les variations du classement et de la réputation, quoique les établissements un peu mieux classés ont des indices de réputation plus stables au fil du temps. Nous présentons enfin les conséquences de ces résultats pour la conception de futurs palmarès et nous proposons des avenues pour la recherche.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».