BRAZIL, CANADA AND CHINA: A CROSS-COMPARE STUDY OF ITS EDUCATIONAL INDICATORS - Brasil, Canadá E China: Um Estudo Comparativo De Seus Indicadores Educacionais
Notice bibliographique
Résumé
In a globalized world, nations need to follow the development and performance of their peers. Therefore, the study aims to analyze the educatonal indicators in Brazil, Canada and China with the goal to identify the behavior of these indicators as a way to signal benchmarking and learning opportunities. For that, a descriptive quantitative research was performed, through the collection of documentary and bibliographic data from databases worldwide. In order to understand the performance of the educational indicators from the countries, a comparative analysis by regression models via log-linear Quasi-Likelihood method was carried out. The goal was to understand the performance of each indicators in their countries in order to understand their behavior in the 2003-2012 period. The conclusions showed that Canada is a country that has already achieved a high level of development, including its higher education, and that can be considered a reference for other nations seeking to achieve similar progress as Brazil and China itself. In addition, China, a member of BRICS, which is a pair of Brazil, has been able to achieve satisfactory results in the indicators that guide higher education, which highlighted the advantages of conducting a benchmarking of their actions and policies. http://dx.doi.org/10.21714/1679-18272018v16n1.p1-15
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».