Movement from emerging economies to small island states: motivations of Nigerian educational tourists in North Cyprus
Notice bibliographique
Résumé
Although core countries, in particular the UK, USA, Canada, and Australia, have been the most popular destinations for educational tourism, a substantial number of educational tourists have recently been travelling to other European, Asian, and African countries. There has been significant research into student mobility from developing countries to core countries, but research on student mobility between developing countries—in particular the movement from emerging economies to small island states—is scarce. North Cyprus has recently become a thriving international educational tourism destination. This study explores the factors affecting educational tourists’ decision-making, with a specific focus on Nigerian students, about whom very little is known regarding their decision to study abroad and their choices of host country and host university. Data from a qualitative study carried out in the small island state of North Cyprus is used to examine the factors that push Nigerian educational tourists away from their home country to seek tertiary education opportunities elsewhere as well as the factors affecting their host country and host institution choices. Three main themes emerged from the data analysis, namely: Studying Overseas, Country Choice, and Host Institution. The results of this study are useful for policymakers in small island states, who wish to establish or improve an educational tourism industry, as well as for university decision-makers who wish to increase their institutions’ success at attracting foreign students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».