A Value Co-Creation Perspective on Faculty Staffing
Notice bibliographique
Résumé
Colleges and universities increasingly employ temporary instructors. Researchers in higher education have voiced strong concerns about this trend because of its impact on educational outcomes, operations of academic institutions, and the composition of academic workforce. To enhance our understanding of this employment practice, this article makes three contributions to the research on the growing non-tenured employment in academia. First, we advance the theory by arguing that the value co-creation framework, also referred to as service science, is an appropriate theoretical lens for studying higher education, including faculty employment. Second, we use this framework to analyze operations of a selective undergraduate program in Finland that has been functioning for over 30 years without permanent teaching faculty. Housed at a premier business school, the program relies on an expansive international network of instructors who travel to teach on short-term contracts. Third, we demonstrate that the staffing model used by this Finnish program is distinct from other forms of temporary academic employment, and therefore we label it a networked faculty staffing model. To the best of our knowledge, this is the first time the value co-creation framework is used as a theoretical lens to study employment in higher education. Moreover, this is the first time a networked faculty staffing model is explicitly identified and described. Besides researchers, this article might be of interest to the diverse international audience who are involved in management and policy setting in higher education.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».