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Enregistrement W7105822702 · doi:10.22034/jkrs.2025.65452.1132

Analysis of Research Excellence Assessment Frameworks and Providing Policy Requirements for Iran

2025· article· fa· W7105822702 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Languefa
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management in Higher Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceAccountabilityQuality (philosophy)Comparative researchQuality management systemProgram evaluation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Many countries have developed and implemented research excellence frameworks tailored to their specific social, cultural, and academic context. This study aims to investigate and compare national research excellence frameworks based on their objectives, indicators, levels of implementation, and evaluation processes.Methodology: This applied and library-based research was conducted using a comparative approach and the Beri model (1969). The study employed a descriptive-comparative method to analyze the structure, implementation, and evaluation mechanisms of selected frameworks.Findings Seven major research excellence frameworks were identified and examined, including Research Excellence Framework (REF), Standard Evaluation Protocol (SEP), Excellence in Research for Australia (ERA), Committee for Evaluation of Italian Research (CIVR), Canada First Research Excellence Fund (CFREF), Excellence Initiative (EI), Research Assessment Exercise (RAE). The comparative analysis revealed both similarities and differences among these frameworks in terms of objectives, evaluation indicators, levels of comparison (national, international, or both), assessment approaches (quantitative, qualitative, or mixed), scoring methods (quantitative or qualitative), and implementation processes.Conclusion: evaluating the quality and societal impact of research is essential for determining the role and accountability of academic institutions . Therefore, the development and use of comprehensive, context-sensitive indicators and metrics are necessary to assess research excellence effectively, taking into account each country’s unique requirements and policy priorities.Value: This comparative study provides an opportunity to analyze and compare national research excellence frameworks in terms of their objectives, indicators, scoring methods, approach, levels of implementation, and execution processes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,241
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,251
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2410,251
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0180,016
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0180,013
Science ouverte0,0050,014
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,526
Tête enseignante GPT0,714
Écart entre enseignants0,188 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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