Bibliographic record
Abstract
Le rôle des chaises de département est essentiel dans education supérieur. Par conséquent, déterminant les sources de leurs facteurs de force aussi bien que clarifier les manières l'impact de ces facteurs de force leurs vies pourrait être utile dans l'identification des solutions qui rendent des chaises plus efficaces personnellement et professionnellement. Une méthodologie à trois étages de Delphes a été employée pour que cette étude explore les facteurs de force supérieurs que les chaises de département (4 femmes, 16 hommes) à travers différentes disciplines à une une expérience canadienne d'université et aux manières ces facteurs de force influencent leurs vies personnelles et professionnelles. Les résultats de l'étude ont indiqué 18 catégories des facteurs de force. Parmi toutes ces catégories, les cinq avec le de plus haut niveau de l'accord entre les chaises de département ont été examinés en détail. Les cinq facteurs de force principaux étaient : « Personnel heure pour recherche », la « pression de temps » de « dates-limites », la « tâche exige », et la « centralisation ». Ces facteurs de force se sont avérés pour effectuer les chaises personnelles et les vies professionnelles défavorablement. La conscience au sujet des facteurs d'effort qui diminuent l'efficacité des chaises au travail et à leur satisfaction à la maison peut informer la planification et l'exécution des initiatives pour parer l'influence négative des facteurs de force sur des chaises de département et de toute l'université comme système.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".