記事へのコメント9

    • 注目コメント
    • 新着コメント
    haruhiwai18
    haruhiwai18 "研究費総額あたりの論文生産性…少額の研究費を広く配分する研究種目…の方が高か" →リスク分散というのを考えれば、狭めて出すよりも、広く浅く出した方がどれかあたる、って考えそうなものだが(ry

    2015/01/02 リンク

    その他
    urashimasan
    urashimasan "このデータは、重点化(選択を集中)をすれば、質の高い(高注目度の)論文数が増えるという、単純なロジックが必ずしも正しくない"  教員あたりの研究費が、一部を除いてで薄すぎる。効率的なわけがない。

    2015/01/01 リンク

    その他
    nizimeta
    nizimeta “このデータは、ばらまきはすべて悪であり、重点化(「選択と集中」、…等の数多くの表現がある)をしさえすればよいという安易な重点化(選択と集中)至上主義にもとづく政策決定に警鐘をならす”

    2014/12/31 リンク

    その他
    ystt
    ystt 「選択と集中」のような考え方の下で、例えば暗黒バエのような研究ができるだろうか。

    2014/12/31 リンク

    その他
    monamour555
    monamour555 集中的かバラマキか、という軸とはやや直交気味に、評価までの期間の長短でイノベーションに影響するという(米国での)古典的調査があったはずで、その辺との関わりは見てみたい。

    2014/12/31 リンク

    その他
    smicho
    smicho >管理会計にもとづく資源配分は、基本的には生産性の高い部門に資源を集中するべきであり、その意味では「基盤研究(C)」という「ばらまき」に近い型の配分に対して、もっと資源を"集中"するべき

    2014/12/30 リンク

    その他
    dkoizumi
    dkoizumi ついでに国立大への運営費交付金の重点配分も早急に見直すべき。

    2014/12/30 リンク

    その他
    takehiko-i-hayashi
    takehiko-i-hayashi 良記事

    2014/12/30 リンク

    その他
    I8D
    I8D 「このデータは、(中略)浅く広く「ばらまき」に近い配分の方が、総体としては質も含めた生産性が高い結果をもたらしうることを示唆するものである。」

    2014/12/30 リンク

    その他

    注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

    アプリのスクリーンショット
    いまの話題をアプリでチェック!
    • バナー広告なし
    • ミュート機能あり
    • ダークモード搭載
    アプリをダウンロード

    関連記事

    果たして競争的・重点的資源配分(選択と集中)は生産性を上げるか?(国大協報告書草案28) - ある医療系大学長のつぼやき

    鈴鹿医療科学大学学長、元国立大学財務・経営センター理事長、元三重大学学長の「つぶやき」と「ぼやき...

    ブックマークしたユーザー

    • maemaemaemae2019/09/08 maemaemaemae
    • agano2019/09/08 agano
    • maketexlsr2018/11/15 maketexlsr
    • neckspring2018/02/05 neckspring
    • neko732015/01/03 neko73
    • symphonicworks2015/01/02 symphonicworks
    • ko_chan2015/01/02 ko_chan
    • helioterrorism2015/01/02 helioterrorism
    • haruhiwai182015/01/02 haruhiwai18
    • urashimasan2015/01/01 urashimasan
    • lEDfm4UE2015/01/01 lEDfm4UE
    • maturi2014/12/31 maturi
    • nizimeta2014/12/31 nizimeta
    • ystt2014/12/31 ystt
    • sassano2014/12/31 sassano
    • mkawano2014/12/31 mkawano
    • kana3212014/12/31 kana321
    • beth3212014/12/31 beth321
    すべてのユーザーの
    詳細を表示します

    同じサイトの新着

    同じサイトの新着をもっと読む

    いま人気の記事

    いま人気の記事をもっと読む

    いま人気の記事 - 学び

    いま人気の記事 - 学びをもっと読む

    新着記事 - 学び

    新着記事 - 学びをもっと読む

    同時期にブックマークされた記事