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Enregistrement W6886216842 · doi:10.15027/53924

国立総合大学における内部資源配分の現状と考察

2023· other· en· W6886216842 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHiroshima University Acedemic Information Repository (Hiroshima University) · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedistribution (election)AsideChristian ministryPresidential systemBlock grantQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,020

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,159 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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