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Group photo of 2019 Outstanding Scholarly Contribution Award winners

教师做出杰出贡献的研究

莫莉mastantuono

年度奖项旨在表彰杰出学术贡献

一年一度的杰出学术贡献奖承认在过去的三个日历年内在各自的领域取得显著学术成果的教师。获奖者是由宾利社区成员提名,在教学和学术活动委员会研究员教职员工选择。 委员会认为,质量和发行商和出口,其中的学术著作出现,以及外界的认可的声誉,在工作中表现出公共利益,并研究在每个澳门威尼斯官网的各个领域的影响。 阅读更多地了解这一奖项的最新收件人:

Research Associate Ekaterina Cleary

叶卡捷琳娜(KAT)克利,科学中心和行业整合

为LEAD数据分析师和研究助理的 科学中心和行业整合,吉克利里经常扮演的数据侦探的角色。 “如果你折磨的数据足够长的时间,”她笑着说,“它会承认。”

对于克利里的最新研究还清这种无情的做法,她在其中分析多个数据源,以确定从促成了新的药物发现美国国立卫生研究院(NIH)的程度资助。克利开始通过编译关于美国国立卫生研究院资助的研究信息分离出来的药物“目标” - 即,在身体与特定疾病或者疾病相关的分子(通常是蛋白质)。她认定近200万的出版物引用这些目标ŧ帽子最终导致药品审批,建立新的药物和美国国立卫生研究院支持的研究之间的直接联系。

她的结果证明了突破性的:对导致从美国国立卫生研究院资助,总额超过100十亿$研究2010年和2016年之间由食品药品监督管理局批准的药品210的每一个单一依赖。克利里的分析已在多个新闻媒体被收录和 在国会听证会上引用 关于大药厂和药品定价。

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教授亚伦nurick接收奖终身教学卓越

Economics Professor dhaval戴夫

dhaval戴夫经济学

像克利里,教授dhaval戴维的研究还涉及到药品。然而,而不是探索药物是如何制造的,他考察了现有的药物是如何销售给医生。

具体地,戴夫试图发现“详细说明”的程度 - 即,由药物销售代表作出doctors-面到面的访问影响特定药物是如何经常被规定。他给的数据集独占访问的泛昔洛韦,用于治疗疱疹复杂的感染,如感冒疮,带状疱疹和水痘抗病毒药物。该数据集,涵盖了24个月期间,包括取得详细考察并给予15万名医生药物样品总数,以及处方医生的那些写了两泛昔洛韦和竞争药物的数量。戴夫指出,“以往文献曾与汇总数据研究这一点,但不是在微观层面。我们的数据集表示在这种类型的研究中使用医生有史以来规模最大的样本“。

最终,他的研究表明,谁愿意有更多的销售代表面对面进行面对面访问的医生更倾向于规定泛昔洛韦他们的病人。戴维的研究还提供了第一手的证据,这种增长是在其他品牌或仿制药的费用,这是衡量这类广告的福利和成本的影响至关重要的到来。

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教授弗雷德·莱德利授予2019 MEE家庭奖

Accounting Professor 拉尼hoitash

拉尼hoitash,会计

“会计是商业的语言,”教授拉尼hoitash说。而像任何其他语言,它有自己的结构和意义的微妙之处。在他最新的研究成果,hoitash确定的方式来利用XBRL,或可扩展商业报告语言,来衡量上市公司的会计的复杂性。

“XBRL之前,”他说,“精确测量占复杂性简直是不可能的。” hoitash说的绝对数量和会计信息是什么让这么复杂任务的多样性,因为它需要企业和个人的审计人员具备会计等有深入的了解。更重要的是,这种复杂性也可能导致财务报告错误。

自2018年6月,证券交易委员会已要求所有公司使用XBRL对他们的财务报表和相关附注。这是显著,hoitash解释说,因为XBRL嵌入在可以比以前可用的机器,而不是人,允许获得更多的公司信息“读”财务数据的交互式标签。

在他的研究中,hoitash使用XBRL理念,打造会计报告的复杂性,他称之为弧的一项新措施。最终,他发现了一个更大公司的弧线,更大的财务错报,弱控制和审计延迟的可能性。 hoitash注意到,审计,投资,金融分析师,监管机构和其他利益相关者可以使用这个新的措施,以确定更可能有不准确的财务数据集。他经常更新这一措施,股吧他 网站.

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创新研究的宾利正在发生

Accounting Professor KERRI-ANN桑德森

KERRI-ANN桑德森,会计

当她不是繁忙的教学或研究助理教授KERRI-ANN桑德森抓住她的相机和头户外。 “有这样一门科学来拍摄,”她说,并指出在制定自己学科的微妙变化如何“可以改变你的整个观点。”类似的情绪在桑德森的最新研究,强调需要对审计人员他们的角度来看,从传统的财务分析转向非传统的包括大数据的来源是显而易见的。

“审计人员往往看同一金融证据来评价交易,”她解释说。在她看来,然而,大数据 - 从内部和外部源产生,并通过技术创新推动更大,更复杂的数据集 - 可以增强审计过程。例如,桑德森说,“一家服装公司可能会说,它售出了冬装比以往任何时候,在一个赛季中产生显著的利润。然而,审计人员可以从主要市场的分析与天气相关的大数据,发现它已经有记录以来最热的冬天。证据未对齐“。这样,大数据可能导致审计人员采取不同的方法来评估。

在她的研究中,桑德森特别是探索大数据可视化如何 - 信息图形演示,如Word云,饼图和条形图 - 影响审计过程。在进行从四大会计师事务所127个高级审核员的实验,她证明了,当观看  更传统的分析,数据可视化可以帮助审计人员提供更全面的评估。

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