Transformation of the States’ Academic Attractiveness under the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This conceptual article aims at analyzing the impact of political and economic actions taken by states during the first wave of COVID-19 pandemic on their academic attractiveness for international students. The resulting crisis conditions demanded to make a lot of decisions in a very short time, thus speeding up the dynamic of the situation development and allowing to more accurately trace necessary interconnections over a short observation period.The authors focus their attention on English-speaking countries, which traditionally attract large numbers of international students: Australia, Canada, the United Kingdom and the USA. The research is based on the analysis of secondary empirical data obtained from foreign sources, as well as on official statistics. The short-term impact of political and economic decisions, made by heads of states and responsible institutions, on countries’ academic attractiveness and their perception by international students is assessed via critical and reflective analysis of surveys and researches, as well as via available data on international students’ enrollment in 2020/2021 academic year.The authors found a correlation between the decisions taken by the countries during Spring – Summer 2020 and the subsequent transformation of their academic attractiveness under the increasing competition between countries and the students’ choice of the best opportunities for their future career and life. The authors assessed the following factors affecting the attractiveness of a state as a studying destination: economic support measures taken by the governments of the considered countries during the first wave of the COVID-19 pandemic, new adjustments in visa rules for foreign students and related regulatory changes, as well as the most significant public statements by officials. The research topic can be further expanded and supplemented through data actualization, including additional factors into the analysis and expanding the time period of the study. The findings and recommendations given in the conclusion of the article can be practically applied when developing state education export strategies or universities’ and educational agencies’ recruiting approaches.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».