Notice bibliographique
Résumé
In North America, during the twentieth century, higher education grew dr amatically in both Canada and the United States. Canada, with a population of 36 million people, now has a higher education system of more than 300 institutions. The United States, with a population of 320 million people, has more than 4,000 higher education institutions. Both systems have a good deal of institutional diversity ranging from small colleges to large researchintensive doctoral-granting universities. The growth in these systems in part was driven by the rise of knowledge-based economies in which a college education has come to be seen as a necessity for those who aspire to professional careers (Grubb and Lazerson 2004). Consequently, demand for higher education throughout North America is relatively high. Canada and the United States both enjoy relatively high postsecondary enrolments. Currently, 65 per cent of all US high-school graduates attend college (Bureau of Labor Statistics 2015), with about 7.3 million attending two-year community colleges and an estimated 13.7 million attending four-year institutions (National Center for Educational Statistics 2015). In Canada, the rate of attendance is also above 60 per cent (Davies and Hammack 2005) with approximately two-thirds of young adults holding a higher education qualification (OECD 2009, 2014).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,014 |
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 ».