Challenges and Solutions of Higher Education in the Eastern Caribbean States
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Higher education is considered as one of the most essential factors in influencing societal changes, due to its ability to help formulate good decision making in every sphere of modern society, in businesses, education, politics and science. Higher education over the years has significantly increased, thus given rise to many opportunities for those who pursue it. The Caribbean students, like the rest of the world seek to benefit from higher education, not only for enhanced academic knowledge, but also for socio-economic development.Due to its sluggish development, brittle economy and lack of natural resources the Caribbean region faces many economic challenges in making quality higher education accessible to all of its occupants.The purpose of this study is to investigate and compare the challenges of low output of higher education and availability of higher education institutions in the 21st century in the Eastern Caribbean. The study analyzed database of 37 tertiary institutions in the OECS, while using comparative approach to analyze availability and cost for higher education. Results show that factors that are affecting higher education in the region are accessibility, location, quality of education, institutional costs and unemployment of graduates. We found that increased access in higher education has risen tremendously due to accessibility of technology and factors like globalization, integration-networking and traveling cost. This paper suggests that collaborative approach be taken by governments of the region to increase access and funding for higher education through scholarships and grants.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle