The Misalignment of the FT50 with the Achievement of the UN’s SDGs: A Call for Responsible Research Assessment by Business Schools
Notice bibliographique
Résumé
Publication in the list of 50 journals endorsed by the Financial Times (i.e., the FT50) has become ‘institutionalized’ as a primary measure of research quality and prestige by business schools and faculty. This study investigated the extent to which this closed publication system is (mis)aligned with societal imperatives, in particular the United Nation’s 17 Sustainable Development Goals (SDGs). Research methods included both inductive and deductive analysis. Undergraduate and graduate student research assistants, enrolled in business-related programs, read all 4522 articles published by FT50 journals in 2019 and assessed their relevance to explicit and implicit concepts in the SDG framework. Additionally, potential biases that might stifle research innovation in support of the SDGs were explored. Findings included that 90% of articles were found to have no ‘explicit’ relationship to the SDGs, while only 17% were interpreted as having an implicit relationship. SDG-related articles were disproportionately from one journal-the Journal of Business Ethics (48.1%). There was also an over-representation of observed white male primary authors, who used North American (NA) data sets from NA institutions. A logistic regression model determined that the predicted probability of an SDG-related article increased with observed female primary authors, who used non-NA data sets and institutions. The next steps include comparing this methodological approach with machine learning techniques to find a more efficient and robust method for analyzing an article’s SDG content. Business Schools with sustainability as a core value are encouraged to move beyond FT50 publications for assessing research quality, including for tenure and promotion purposes, and place more focus on assessing research relevance and impact.
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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 | 0,473 | 0,769 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,026 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».