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Enregistrement W2460155038 · doi:10.14516/fde.2016.014.021.009

Admission Systems and Student Mobility: A Proposal for an EU-Wide Registry for University Admission

2016· article· en· W2460155038 sur OpenAlexaff
Cecile Hoareau McGrath, Michael Frearson

Notice bibliographique

RevueForo de Educación · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueTaxation and Legal Issues
Établissements canadiensSociété Québécoise de Néphrologie
Organismes subventionnairesEducation, Audiovisual and Culture Executive AgencyEuropean Commission
Mots-clésSalientMatching (statistics)Higher educationPolitical sciencePopulation ageingPopulationBusinessPublic relationsMedical educationMedicineEconomic growthSociologyEconomicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Europe’s higher education systems are struggling to respond to the established mass demand for higher education, especially given the proportional decline in available resources per student and, more generally the demand for an ever longer education and reduction of the population of working age due to demographic decline. In addition, growing student mobility puts pressure on admission systems to set up relevant procedures for applicants who wish to enter a country. Admission systems to higher education constitute one key element in the mitigation of these challenges. Admissions can regulate student flows, and play a key role in guaranteeing the acquisition of skills in higher education by matching student profiles to their desired courses of study. This article puts European admission systems in perspective. The issue of regulation of student mobility is topical, given the broader and salient discussion on migration flows in Europe . The article uses international comparisons with systems such as the US, Australia and Japan, to provide a critical overview of the role of admission systems in an often overlooked but yet fundamental part of the European Higher Education Area, namely student mobility. The paper also argues for the creation of an information-sharing EU registry on admissions practices for mobile students.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0210,025
Science ouverte0,0050,015
Intégrité de la recherche0,0200,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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