MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1690412603 · doi:10.47678/cjhe.v36i2.183540

Attracting East Asian Students to Canadian Graduate Schools

2006· article· en· W1690412603 sur OpenAlexaffvenueabout
Liang‐Hsuan Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Governance and Development
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOffice of International Science and Engineering
Mots-clésChinaInternationalizationGovernment (linguistics)Graduate studentsGraduate educationHigher educationPolitical scienceImmigrationEconomic growthPublic relationsSociologyPedagogyBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study seeks to identify factors influencing East Asian international students’ choices of Canadian graduate schools, to assess the strengths and dynamics of the factors influencing enrolment decisions, and to describe possible implications both for the Canadian government and for Canadian universities offering graduate education. The research sample comprised 140 students from China, Hong Kong, Japan, Korea, and Taiwan who enrolled in graduate programs at two large Ontario universities. The research findings reveal the significant influence of academic, economic, environmental, and visa/immigration pulling factors as well as a set of negative pushing factors from third countries such as the United States. Activities related to internationalization of graduate education play a critical role in influencing the choice of a Canadian graduate school. The findings suggest that to attract the “best and brightest” international graduate students, policy makers and institutional administrators should focus on investing in research and ensuring the quality of graduate education while devoting efforts and resources to the internationalization of Canadian graduate education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Higher EducationMême sujetHigher Education Governance and DevelopmentTravaux en français237 207