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Enregistrement W2527263040 · doi:10.1057/978-1-137-52261-0_22

Higher Education Leadership and the Internationalization Imaginary: Where Personal Biography Meets the Socio-Historical

2016· book-chapter· en· W2527263040 sur OpenAlexaffabout
Marianne A. Larsen, Rashed Al-Haque

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternationalizationVisionInternationalization of Higher EducationThe ImaginaryPolitical scienceInstitutionHigher educationSociologyPublic relationsPsychologyBusinessLawInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this chapter, we explore how higher education institution (HEI) leaders perceive the relationship between their international background and their commitment to and vision for internationalization. Our ten Canadian HEI participants thought there was a direct link between their international backgrounds and commitment to internationalization. While all spoke of the benefits of internationalization, some viewed internationalization through an ethical, socio-cultural lens whereas others privileged internationalization’s instrumental values. We point to tensions facing some leaders in reconciling their ideal visions of internationalization with neoliberal pressures facing HEIs in a global era. We demonstrate the importance of attending to the inter-relationships between broader socio-historical drivers of internationalization and the personal biographies of those charged with advancing internationalization agendas. Our findings lead us to develop a new theoretical concept, which we term the “internationalization imaginary”, to understand the interplay between the individual, local, national and global forces shaping internationalization in higher education. 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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0100,020
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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