How do professional staff influence academic knowledge development? A literature review and research agenda
Notice bibliographique
Résumé
Changing relationships between government and the higher education system have created a wide range of new tasks within universities.Many have been adopted by an emerging workforce known alternately as professional, non-academic, or support staff.Its rapid growth has sparked a debate about 'administrative bloat'.We aim to move beyond this negative, dismissive framing by reviewing the literature to explore whether and how professional staff influence academic knowledge development.While this specific question has received little scholarly attention, we found relevant research in 54 documents from a diffuse group of journals and authors.Our review makes two specific contributions.First, we examine the competencies and relationships of professional staff and their influence on conditions and processes in universities.We find that professional staff increasingly have a private sector background, but that the implications of such a background for competencies remain opaque.Furthermore, their relationships with university leadership and academics as well as actors beyond the home organization place them in strategic positions in their networks.We claim that their involvement in strategy development and implementation, daily management, and academic practices demonstrate a potential to influence knowledge development.Second, we propose a research agenda to understand this influence.The agenda is built around the institutional logics of professional staff, the institutional work that they engage in to promote these logics, and the resulting influence on knowledge development.We hypothesize that professional staff stimulate convergence in knowledge production and strengthen the higher education system's external legitimacy as a producer of knowledge.
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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 | 0,015 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».