Do Global Excellence Initiatives Lead to an Increase in Research Productivity: The Case of Kazakhstan’s World-Class University
Notice bibliographique
Résumé
Global excellence initiatives have been widely implemented across various regions to elevate the quality and standing of higher education institutions. The establishment of world-class universities have been one of the most frequent approaches within the global excellence initiatives. A notable example of the successful establishment of a novel world-class university is Nazarbayev University in Kazakhstan, which is expected to transform Kazakhstani society by training high-qualified cadre, stimulating research and innovative activity in the country, and serving the larger society in terms of intellectual leadership and global citizenship initiatives. Despite the great promise, the university has been greatly scrutinized for the financial burden associated with its creation and maintenance. The public attention, however, has not resulted in a sufficient number of studies evaluating the various impacts of the university on Kazakhstani society and the Central Asian region at large. This study attempts to fill the gap by analyzing bibliometric data from the Web of Science to estimate the effect of the creation of Nazarbayev University on research productivity measures in Kazakhstan. More specifically, interrupted time series is applied to the data panel from 2000 to 2010 to determine whether trends in research productivity measured in terms of the number of publications, number of citations, and the size of the scholarly community (as a proxy for research capacity strengthening effect) have been affected by the establishment of the world-class university in the country. The study fills the existing gap in prior research on global academic excellence initiatives and world-class universities by suggesting quantitative insights on the research productivity effects of the initiatives.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».