Principles and Practices in National Rankings: Assessing the Alignment between the Berlin Principles and Brazil’s Folha University Ranking
Notice bibliographique
Résumé
National university rankings have gained increasing prominence as instruments for quality signaling, institutional benchmarking, and policy influence. However, their methodological rigor and capacity to reflect diverse institutional missions remain contested. This study critically examines the extent to which the Ranking Universitário Folha (RUF), Brazil’s most visible national ranking, aligns with the Berlin Principles on Ranking of Higher Education Institutions. Drawing on a longitudinal document analysis (2012–2024) and semi-structured interviews with higher education experts, the study evaluates RUF’s compliance with each of the 16 Berlin Principles, with special attention to Principle 3 concerning the recognition of institutional diversity. The findings reveal strong alignment in areas such as methodological transparency, data verifiability, and multi-criteria evaluation, but persistent misalignment in acknowledging institutional mission differentiation and social engagement—dimensions central to Brazil’s higher education ecosystem. A comparative discussion with international rankings (e.g., THE, QS, U.S. News) and policy frameworks contextualizes RUF’s structural limitations. The article concludes with six actionable propositions to recalibrate RUF toward a more inclusive, balanced, and development-oriented ranking model. These findings contribute to critical debates on the future of rankings and their role in shaping equitable and context-sensitive higher education systems.
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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 | 0,049 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».