Notice bibliographique
Résumé
According to interviews on internal resource allocation models (RAMs) with representatives from ten Japanese comprehensive national universities, the following facts were revealed. Firstly, annual departmental budgets tend to be decided by institutional central offices with rather formulaic approaches and with no official process to respond to departmental requests. However, departments tend to be able to use allocated budgets at their full discretion. Secondly, the categorization of universities (research-led, strong in specific fields and regionally contributing) launched by Japanese Ministry of Education (the MEXT) since the beginning of the third management cycle (FY2016-2021) did not have a significant influence on their RAMs.\nHowever, this policy tool reduced each universityʼs block grant by 0.8-1.6% every year. Under such circumstances, more than a few universities cut the same rate of departmental budgets for research. Thirdly, the redistribution of the block grant among the universities with the assessment of the common performance metrics had a strong influence on their RAMs. All the universities introduced similar budget redistribution schemes with the same metrics internally. However, some universities set a small portion of their departmental budget aside and redistributed it to their departments based on performance metrics. Others did not set it aside and simply added a part of their presidential discretionary budget to specific departments based on the metrics. Overall, this redistribution of the block grant was unpopular since it was suddenly introduced in the middle of the universitiesʼ management cycle, and intruded on institutional budgetary affairs.\nBased on two qualitative comparative analyses (QCA), the following facts were revealed. The universities with comparative advantage in terms of their scale, public resource dependency and research competitiveness have leeway to set a part of departmental budget aside for their internal redistribution and to have more realistic departmental budget formulae responding to departmental demands. However, those with comparative disadvantage do not have leeway to do the same things. All in all, the current block grant redistribution schemes with institutional performance may widen institutional disparities among Japanese national universities.
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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 | 0,016 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».