Структура університетських доходів і витрат у Канаді й Україні: порівняльний аналіз
Bibliographic record
Abstract
У статті досліджено структуру доходів і витрат університетів Канади й України. Проведено порівняльний аналіз фінансових даних канадських й українських університетів. Зроблено пропозиції щодо активнішого залучення до фінансування діяльності українських університетів коштів обласних і міських бюджетів для виконання фундаментальних і прикладних досліджень, наукових розробок тощо. Вказано на необхідність активізації міжнародної діяльності університетів за рахунок виконання міжнародних проектів із залученням коштів іноземних організацій, а також розробки ефективної маркетингової політики. The article investigates the structure of revenues and expenditures of universities in Canada and Ukraine. The comparative analysis of financial data of Canadian and Ukrainian universities is conducted. Suggestions to enhance the investments from local regional and municipal budgets into the development of fundamental and applied researches, scientific developments etc. A focus is made on the need to foster international activity of universities through the implementation of international projects attracting funding by foreign organizations, as well as the development of\neffective marketing politicies.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".