Nihon no Daigakuseido--Rekishi to Tenbo (The Japanese University System: History and Future Prospects)
Notice bibliographique
Résumé
In 1965, Nagai Michio, education sociologist and one-time Minister of Education, published a short book entitled Nihon no Daigaku—Sangyō Shakai ni hatasu Yakuwari (Japan's Universities: The Role the University Plays in Industrial Society), which begins: As an individual who works at a Japanese university, I have been bothered over the past several years with a question—is the Japanese university good enough? The education offered is limited and, despite the large number of universities (…), there is little research of a global standard. Moreover, many inadequacies cannot be ignored, such as the factionalism in making appointments (Nagai 1965:i). Little has changed in the decades since 1965. Today more than ever, the Japanese university is in a state of crisis. In response to government deregulation, the number of universities has increased dramatically over the past decade or so, by 26%, from 604 four-year institutions in 1998 to 765 in 2008. At the same time, the traditional market, the population of 18-year-olds, which peaked at 2.05 million in 1992, plummeted by a quarter to 1.51 million by 2000, and continues to fall (Askew 2008).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».