Contingent Faculty: A Comparison of Accredited Business Schools in the U.S. and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Over the past three decades, U.S. colleges and universities have undergone a significant shift in faculty composition. The last 30 years have seen a decline in tenured faculty, replaced by full-time and part-time contingent faculty on a non-tenure track. The share of non-tenured faculty (contingent faculty) increased from 33% in 1987 to 48% in 2021, while the share of full-time tenured faculty declined from 39% to 24% during the same period. Driven by external factors including financial constraints, industry demands, and changing accreditation standards, schools reevaluated their faculty composition and adopted new strategies to meet market needs (AAUP, 2024). In Canada, data showed that between 2005 and 2015, the number of full-time positions decreased by 10%. In 2016, tenured and tenure-track faculty comprised 46.4% of the full-time faculty (Statistics Canada, 2016). There were several reasons for the decline in the share of tenured and tenure-track faculty. These included decreasing funding, rising costs for tenured faculty, higher research expenses, fewer student enrollments, and stricter faculty tenure standards. The faculty composition at accredited business schools in the U.S. and Canada was compared. A portfolio approach to faculty, balancing tenure, tenure-track, clinical, and lecturer positions, strengthened higher education. While tenured faculty remain essential for knowledge creation, doctoral mentorship, and long-term institutional leadership, full-time non-tenured faculty—such as clinical faculty and lecturers—enhance experiential learning, industry collaboration, and curriculum flexibility. This hybrid faculty model meets the demands of higher education and maintains the relevance and competitiveness of colleges and universities. Institutions must invest in contingent faculty to support goals related to impactful research, experiential learning, and teaching innovations.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».