Ranking Research: Toward an Ethnostatistical Perspective on Performance Metrics in Higher Education
Bibliographic record
Abstract
Cet article prend une perspective ethnostatistique sur l’utilisation d’indicateurs de performance dans l’enseignement et la recherche en management. De récents développements dans la littérature en sciences sociales montrent que les chiffres peuvent être un dispositif de contrôle sur les organisations. Toutefois, cette littérature omet d’explorer comment les chiffres sont construits, comment un sens leur est attribué et ce qui permet leur contrôle sur les organisations. L’ethnostatistique est un moyen de combler ce manque en explorant la construction et l’utilisation de mesures dans les organisations. Trois niveaux d’analyse sont examinés. Un agenda de recherche pour l’étude scientifique des indicateurs de performance pour la recherche en management est décrit. Cet article suggère qu’une intervention basée sur SEAM peut utiliser l’ethnostatistique pour découvrir les coûts cachés des indicateurs de performance, et donc de développer des indicateurs améliorés.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".