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Enregistrement W2890055695

Challenges to Higher Education in Canada and Australia

2018· preprint· en· W2890055695 sur OpenAlexaboutno aff
Charles M. Beach, Frank Milne

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRussia and Soviet political economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigher educationIncentiveSection (typography)Political scienceEconomic growthBusinessEconomicsLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides an overview of the higher education sector in Canada, so it can serve as a comparison to that in Australia. It seeks to identify stresses and challenges to this sector in Canada. The study also seeks to offer possible lessons for the direction of higher education policy in Australia and to raise concerns for the direction in Canada. The focus of the study is on the period since 2000 when consistent data for Canada largely became available. In 2005, the Rae Report – the last major overall review of higher education in Canada – was published followed by three volumes of evaluative studies of the state of higher education in Canada (Beach, Boadway and McInnis, 2005; Beach, 2005; and Iacobucci and Tuohy, 2005). So earlier and detailed commentaries are readily available from these sources. The present paper includes discussion of both universities as well as colleges that jointly make up the higher education sector in Canada. The perspective of the discussion is largely economic and heavily based on comparative statistics and the incentives they reveal. The paper proceeds as follows. The next section points out the major distinguishing features of the Canadian higher education system. Section 3 identifies a number of challenges and stresses the higher education sector has been facing in Canada. Then Section 4 examines some background influences on the higher education sector in both Australia and Canada. Section 5 then raises concerns about the growing role of metrics in higher education and the incentive issues they raise. And Section 6 concludes with some lessons to be considered in both countries’ tertiary education sectors.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0190,007
Communication savante0,0130,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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