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Enregistrement W3124893863 · doi:10.47678/cjhe.v49i3.188491

Responsibility Center Budgeting as a Mechanism to Deal with Academic Moral Hazard

2019· article· en· W3124893863 sur OpenAlexafffundvenue
Gordon M. Myers

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMoral hazardRevenueIncentiveIntuitionAgency (philosophy)BusinessEconomicsFinanceActuarial sciencePublic relationsPolitical scienceMicroeconomicsSociologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Universities face inherent informational asymmetries. These make university budgeting prone to various challenges including moral hazard. The last forty years has seen some large research- intensive universities move from centralized incremental budgeting to decentralized Responsibility Center Budgeting (RCB). It is assumed that a faculty chooses a level of costly effort in generating revenue for the university. The level of faculty effort is not observable by the central administration. When there is no revenue uncertainty or when the faculty is not risk averse, pure RCB is best from the perspective of the administration. The intuition is that pure RCB fully aligns financial responsibility with academic authority, that is, it makes the faculty the residual claimant. Once the faculty is risk averse, partial RCB is optimal. Partial RCB provides a balance between providing the right incentives to the faculty and the university reducing the revenue risk faced by the faculty.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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