Policy mobilities in the race for talent: competitive state strategies in international student mobility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the first decade of the 21st century, several countries introduced a series of strikingly similar international student mobility policies and initiatives. Driven by a desire to expand their international student market share and to benefit from the potential contributions that international students can make to national innovation agendas, comparable policy tools were introduced in multiple states across the fields of international trade, higher education and immigration. This paper challenges depictions of these changes as a natural evolution of economic globalisation and draws on the policy mobility literature to interrogate the why and the how of the policymaking process. Drawing on research with policymakers, the paper comparatively examines the introduction of international student policies and initiatives in Canada and the UK from 2000 to 2010, and illustrates that the policy development path is the result of a competitive process wherein certain policy ideas become popular and travel, or become mobile. In so doing, I draw attention to the relationship between international student mobility, changing geographies of higher education and global knowledge economy discourses, highlighting the interconnected nature of the policy sphere as competitor jurisdictions seek to outdo each other in their attempt to attract and retain international students.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,023 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
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.
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 ».