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Enregistrement W4385197079 · doi:10.5465/amproc.2023.19498abstract

Why Wasn’t I Promoted? Exploring the Ambiguity of Linguistic Signals in Academic Promotion Documents

2023· article· en· W4385197079 sur OpenAlexaboutno aff
Adam Keeley, Olga Ryazanova, Peter McNamara

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPromotion (chess)AmbiguityLinguisticsSociologyPolitical sciencePhilosophyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academics are continuously making decisions on how to shape their career with particular focus paid to research output, teaching quality, and service involvement to achieve recognition in the form of advancement in rank. For many academics, these career decisions are influenced by the institution's expectations, normally communicated via the university promotion policies. However, these decisions become increasingly difficult to make when faculty are unclear about the expectation the university is signalling. Taking a signalling theory perspective, this study explores the clarity and ambiguity surrounding promotion criteria from a sample of institutions from Ireland, the US, the UK, Canada, New Zealand, and Australia for senior teaching- and research-active faculty positions. Content analysis was applied to 376 individual rank promotion documents to determine what these institutions required individual faculty to show for advancement in rank. It was found that promotion documents contain high levels of ambiguity, specifically regarding the measures used to assess each of the promotion requirements. It was also found that while the literature guides academics on how to build their careers quantitatively, institutions favor a qualitative approach to assess academic productivity.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,131
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,131
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,188 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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