Investing in a better future: higher education and post-COVID Canada
Notice bibliographique
Résumé
Post-secondary education (PSE) is a vital part of civil society and any modern economy. When broadly accessible, it can enable socioeconomic mobility, improve health outcomes, advance social cohesion, and support a highly skilled workforce. It yields public benefits not only in improved well-being and economic prosperity, but also in reduced costs in health care and social services. Canada also relies heavily on the PSE sector for research. During the COVID-19 pandemic, PSE has supported research related to the pandemic response and other critical areas, including providing expert advice to support public health and government decision-making, while maintaining educational programs and continuing to contribute to local and regional economies. But the pandemic effort has stretched already strained PSE resources and people even further: for decades, declining public investment has driven increases in tuition and decreases in faculty complement, undermining Canada’s research capacity and increasing student debt as well as destabilizing the sector through a growing reliance on volatile international education markets. Given the challenges before us, including climate change, reconciliation, and the pandemic, it is imperative that we better draw on the full range of experience, knowledge, and creativity in Canada and beyond through an inclusive, stable, and globally engaged PSE. Supporting PSE’s recovery will be key to Canada’s ongoing pandemic response and recovery. The recommendations in this report are guided by a single goal—to make the post-secondary sector a more effective partner and support in building a more equitable, sustainable, and evidence-driven future for Canada, through and beyond the COVID-19 pandemic.
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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) | 0,001 | 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 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 ».