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Enregistrement W1905469789 · doi:10.18235/0008788

Community Colleges: Is There a Lesson in Them for Latin America?

2001· report· en· W1905469789 sur OpenAlexaboutno aff
Cláudio de Moura Castro, Andrés Bernasconi, Aimee Verdisco

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatin AmericansMathematics educationPolitical sciencePsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As secondary education in Latin America and the Caribbean expands its reach and more attention is given to the post-secondary level, new demands are placed on educators and ministries. New methods of teaching will have to be found, new markets for graduates will have to be identified, and better targeting mechanisms for matching students with the market's real demand for labor will have to be defined and implemented. In short, the very definition of secondary and post-secondary education will have to be reexamined. It is in this regard that the community college model prevalent in the United States and Canada merits closer examination. Several countries in Latin America and the Caribbean have experience introducing short post-secondary courses and nonuniversity institutions, sometimes as a result of private initiative, sometimes as a matter of public policy. Europe and North American models have inspired these innovations. Yet, this paper contends that more needs to be done in this area, in all countries and it explores in depth the model of the community college as an interesting source of ideas and relevant responses to changes in the social and economic landscape of the region. It also explores the potential the community college model holds for Latin America. The author's hope is that countries and institutions will look at this model not as something that should be necessarily imitated, but for inspiration and as an opportunity to reflect on the relevance and effectiveness of the current supply of post-secondary education and training.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,287
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations9
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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