Notice bibliographique
Résumé
Transnational education (TNE), interpreted as the mobility of education programs and providers between countries, has dramatically changed in scope and scale during the last decade. New actors, new partnerships, new modes of delivery, and new regulations are emerging. This has resulted in a proliferation of TNE terms and mass confusion in how they are used. The purpose of this article is to develop a common TNE framework of categories and definitions which can be used by both TNE sending and host countries. The framework needs to be robust enough to distinguish between different forms of TNE but flexible enough to be used by a wide range of institutions/countries around the world. Key elements common to twinning, franchise, joint/double/multiple degree programs as well as international branch campuses, cofounded institutions, franchise universities, and distance education are closely examined to ensure that the framework clearly differentiates between collaborative TNE and independent TNE modes of delivery. Much is at stake in terms of quality assurance, enrollment planning, policy/regulatory development, and the monitoring of trends if the proliferation and confusion among TNE terms continue. Different uses of the TNE framework are discussed, including the need for an internationally agreed-upon set of definitions as a precursor to developing an international protocol for worldwide collection of TNE data, similar to what United Nations Educational Scientific and Cultural Organization (UNESCO) and Organisation for Economic Co-Operation and Development (OECD) do for international student mobility.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».