MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2405598373 · doi:10.1057/9780230305588_5

International Mobility of UK Students

2011· book-chapter· en· W2405598373 sur OpenAlexaboutno aff
Rachel Brooks, Johanna Waters

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDestinationsContext (archaeology)International educationPopularityPolitical scienceHigher educationStudy abroadButcherAcademic mobilityGeographyTourismLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of wider debates around students’ international mobility, this chapter discusses the findings of several recent studies examining the motivations and experiences of international students from the UK. As we have already noted, the majority of research papers published to date have focussed on individuals moving from countries in East and Southeast Asia to the major student-receiving destinations in the US, Canada, Australia, New Zealand or the UK (e.g. Butcher, 2004; Collins, 2006; Ong, 1999; Waters, 2008). The popularity of Anglophone destinations amongst the wider international student population reflects in large part the high value attached to an English-medium, ‘Western’ education — English is widely thought of as the language of international business and trade (Ong, 1999). The motivations and experiences of (Englishspeaking) students from the UK, seeking an international education, have until recently therefore been unclear. Furthermore, universities in the UK consistently top international league-tables and rankings (for example, the annual Times Higher Education World University Rankings), whilst Britain is second only to the United States as the most significant importer of international students worldwide (British Council, 2004). This begs the question: Why , then, do UK students choose to study abroad? 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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePalgrave Macmillan UK eBooks→Même sujetGlobal Education and Multiculturalism→Travaux en français237 207→