Education and Global Cultural Dialogue: Analyses of the Chinese Knowledge Diaspora at a Major Canadian University
Notice bibliographique
Résumé
In an era where the knowledge economy is increasingly global in form, China is competing vigorously to strengthen its innovation system, of which its universities are a key element. Among China’s strategic advantages is the huge resource represented by its own highly skilled diaspora. Recognizing the potential of this resource, and in an era of skill shortages in key arenas, countries of migration, such as Canada, have targeted their migration schemes at highly skilled individuals, many of whom are mainland Chinese (Hugo 2006). A large number of mainland Chinese intellectuals work at universities abroad, often after having obtained their PhDs abroad. As knowledge carriers and producers, they are valuable human capital and are a target of national migration and innovation policies (Kuptsch and Pang 2006). Those working in Canadian universities become important assets to both Canada and China. However, there has been little empirical research on them, especially in local contexts and in relation to broader axes of spatial relations in state and society (Cartier 2003). Based on a case study of Westcoast University (a pseudonym), this chapter examines the potential to deploy China’s large and highly skilled diaspora in the service of Chinese and Canadian scientific and technological development. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».