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Enregistrement W2121423385

Cross-Border Transactions in Higher Education: Philippine Competitiveness

2005· preprint· en· W2121423385 sur OpenAlexaboutno aff
Andrea Santiago

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2005
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)ChinaEconomic growthPrivate sectorHigher educationPolitical scienceQuarter (Canadian coin)PopulationBusinessQuality (philosophy)Service (business)Development economicsPublic relationsEconomicsSociologyGeographyMarketingLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The international education serve sector is undoubtedly growing. The movement of students across nations is expected to grow fourfold in the next quarter of a century. Undaunted by the current domination by English-speaking providers, countries in Asia have taken big steps to be centers of education in the region, an ambition. Their single-mindedness in the pursuit of this vision has already made them countries to contend with. This paper shows that the focus and determination of countries like Singapore, Malaysia and China, is not present in the Philippine environment that is characterized by an unusually high dependence on the private sector to meet the growing demands for education. Marred by a highly politicized setting and inadequate resources, the education sector struggles in its aims to provide education for the growing population at an affordable rate and still maintain a decent level of quality. With these conditions, the Philippines, slowly losing its edge in English education in the region, can only hope to niche and attract foreign students and academics into specific programs and institutions, hopefully with the concerted support of government. If Government is serious in its desire to compete internationally, policy makers must address squarely the barriers to achieving this, including the enactment of laws to facilitate the influx of education services trade.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2250,032

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,373 · 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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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