Within and across department variability in individual productivity : the case of economics
Notice bibliographique
Résumé
University departments (or research institutes) are the governance units in any scientific field \nwhere the demand for and the supply of researchers interact. As a first step towards a formal \nmodel of this process, this paper investigates the characteristics of productivity distributions \nof a population of 2,530 individuals with at least one publication who were working in 81 \nworld top Economics departments in 2007. Individual productivity is measured in two ways: \nas the number of publications until 2007, and as a quality index that weights differently the \narticles published in four journal equivalent classes. The academic age of individuals, \nmeasured as the number of years since obtaining the PhD until 2007, is used to measure \nproductivity per year. Independently of the two productivity measures, and both before and \nafter age normalization, the main findings of the paper are the following five. Firstly, \nindividuals within each department have very different productivities. Secondly, there is not \na single pattern of productivity inequality and skewness at the department level. On the \ncontrary, productivity distributions are very different across departments. Thirdly, the effect \non overall productivity inequality of differences in productivity distributions across \ndepartments is greater than the analogous effect in other contexts. Fourthly, to a large \nextent, this effect on overall productivity inequality is accounted for by scale factors well \ncaptured by departments’ mean productivities. Fifthly, this high degree of departmental \nheterogeneity is found to be compatible with greater homogeneity across the members of a \npartition of the sample into seven countries and a residual category.
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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 | 0,008 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».