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Record W6990736905

Efficience de la recherche dans les écoles de gestion au Canada : modélisation par des approches paramétriques et non-paramétriques

2019· other· fr· W6990736905 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)PilotageForge
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La production des connaissances revêt une grande valeur pour les gouvernements, les universités et les chercheurs. Pour ces derniers, aujourd’hui plus que jamais, la recherche prend de plus en plus d’importance dans leurs portefeuilles d’activités. Plusieurs facteurs motivent cette nouvelle tendance, notamment l’adoption, dans plusieurs pays, de systèmes de financement de la recherche axée sur la productivité, la concurrence en matière de recherche qui est devenue mondiale, la prolifération des outils uniformisés de mesure de l’excellence scientifique, et l’importance de la performance et de la productivité en recherche dans la réussite de la trajectoire de carrière des chercheurs. Cependant, la performance des chercheurs universitaires est très variable, tant entre les disciplines qu’au sein d’une même discipline. Ces constats renforcent la pertinence de questionner l’allocation et la gestion des ressources dans le domaine de la recherche universitaire. La présente étude s’attaque à cette problématique dans le cadre spécifique de la recherche dans les Écoles de gestion au Canada. Son objectif général est, d’une part, de dresser un portrait détaillé de l’avancement des connaissances sur le concept de l’efficience de la recherche académique et d’identifier les principaux jalons qui ont marqué son évolution au cours des deux dernières décennies et, d’autre part, d’évaluer l’efficience en matière de publications et de citations des chercheurs dans les Écoles de gestion au Canada et d’identifier les déterminants susceptibles d’expliquer les écarts d’efficience entre eux. La thèse est structurée en trois articles. Le premier article a préconisé la méthode de la revue systématique de la littérature et celle du « vote counting » pour édifier un cadre conceptuel intégrateur des intrants, des extrants et des déterminants de l’efficience de la recherche académique. Il a également permis d’identifier plusieurs opportunités de recherche pour contribuer à l’avancement des connaissances dans ce champ d’étude. Le deuxième article a utilisé une nouvelle méthode, « The Reference Publication Year Spectroscopy » pour étudier en profondeur le concept de l’efficience de la recherche académique en identifiant ses racines historiques ainsi que les contributions qui ont conditionné son évolution. Ces deux premiers articles ont permis de satisfaire à la première partie de l’objectif général de cette recherche : « dresser un portrait détaillé de l’avancement des connaissances sur le concept de l’efficience de la recherche académique et d’identifier les principaux jalons qui ont marqué son évolution au cours des deux dernières décennies ». Tirant profit des constats et des contributions potentielles à l’avancement des connaissances identifiés dans les deux premiers articles, le troisième article de la thèse a estimé des frontières paramétriques et nonparamétriques de l’efficience en matière de publications et de citations des chercheurs dans huit disciplines de recherche dans les Écoles de gestion au Canada. Il a également identifié plusieurs déterminants des écarts d’efficience entre les chercheurs affiliés à ces Écoles. Entre autres, les résultats de ce troisième article ont montré que les niveaux d’efficience diffèrent d’une manière significative d’un champ disciplinaire à un autre, et au sein même des champs disciplinaires, et que l'accréditation AACSB, l'affiliation à des universités prestigieuses, la taille de l'institution, les sources de financement et la séniorité sont positivement associées à des niveaux d’efficience élevés. Les résultats des trois articles ont permis de suggérer quelques pistes de réflexion et d’intervention pouvant améliorer l’efficience de la recherche académique des chercheurs en général, et de ceux affiliés aux Écoles de gestion au Canada, en particulier.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Bibliometrics
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: Evaluation · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.999
Threshold uncertainty score0.576

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0030.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.206 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designSimulation or modeling
DomainEvaluation
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
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