Notice bibliographique
Résumé
1. Introduction by Douglas M. Priest, Edward P. St. John, and Rachel Dykstra Boon I. Public Policy and Privatization 2. State Support of Higher Education: Past, Present, and Future by Donald E. Heller 3. Privatization and Federal Funding for Higher Education by Edward P. St. John and Ontario S. Wooden 4. The Ideology of Privatization in Higher Education: A Global Perspective by Fazal Rizvi II. Generating Revenue from Alternative Sources 5. Alternative Revenue Sources by James C. Hearn 6. Students and Families as Revenue: The Impact of Institutional Behaviors by Don Hossler 7. Patents and Royalties by Joshua B. Powers 8. Philanthropy by Aaron Conley and Eugene R. Tempel III. Modernizing Public Universities 9. Incentive-Based Budgeting Systems in the Emerging Environment by Douglas M. Priest and Rachel Dykstra Boon 10. Privatization of Business and Auxiliary Functions by Douglas M. Priest, Bruce Jacobs, and Rachel Dykstra Boon 11. Enterprise Systems by Don Hossler and William Gorr 12. E-Learning by James Farmer, instructional media and magic, inc. IV. Making Sense of Change (and Finding Dollars, Too!) 13. Privatization and the Public Interest by Edward P. St. John 14. Privatization in Public Universities by Edward P. St. John and Douglas Priest References
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,003 |
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 ».