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Enregistrement W3185505880 · doi:10.1177/10283153211031046

Reimagining Internationalization in Higher Education Through the United Nations Sustainable Development Goals for the Betterment of Society

2021· article· en· W3185505880 sur OpenAlexaff
Meghna Ramaswamy, Darcy D. Marciniuk, Viktória Csonka, Laura Colò, Luciano Saso

Notice bibliographique

RevueJournal of Studies in International Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Governance and Development
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternationalizationHigher educationSustainable developmentIdeologyCriticismPolitical scienceSubject (documents)Internationalization of Higher EducationSociologyEngineering ethicsInternational educationGlobal citizenshipPublic relationsEconomic growthBusinessPoliticsEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Higher education institutions (HEIs) play a critical role in creating and distributing the knowledge required to tackle the complex global challenges faced by society today. This role is frequently linked with the concept of the internationalization of higher education, but this concept in practice is also subject to criticism. This article argues that integrating the United Nations (UN) sustainable development goals (SDGs) into the teaching and learning functions, partnerships, research, and discovery functions of institutions has the potential to transform institutions and improve society through internationalization. In this article, the ideological and practical intersections of internationalization and the SDGs are discussed. Examples of initiatives around the world that have shaped societal discourse through the lens of internationalization and sustainable development are reviewed. The authors posit that integration of both concepts would enable HEIs to rise up to the global challenge of creating a better world for all.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,024
Communication savante0,0190,014
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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