Leading Research Universities in a Competitive World
Notice bibliographique
Résumé
Although research universities represent only fifteen to twenty per cent of national university systems worldwide, they provide the bulk of fundamental research and doctoral training. Written by two veteran university administrators, Leading Research Universities in a Competitive World focuses on the international ranking systems’ uneven distribution of these institutions in industrialized countries, and the organizational factors affecting their efficacy, prestige, and performance. Robert Lacroix and Louis Maheu argue that research universities, despite being embedded within academia’s mindset and rules, have to master market influences and relationships in order to produce new knowledge and attract the rare talent and limited financial assets required for successful research and education activities. Comparing the configuration of higher education systems in the US, UK, France, and Canada, the authors outline the ways in which research universities, which need public funding and have to engage diverse forms of state regulation, may possess sufficient autonomy to behave as independent actors. They demonstrate that reaching an equilibrium between autonomy and state regulation, though challenging, is an essential element in the success of high performing research universities. Leading Research Universities in a Competitive World illuminates the operation of these institutions through substantive quantitative and qualitative datasets to address the fundamental question of why universities perform differently.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,017 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 ».