World-Class University Market: Rethinking Geopolitical and National Stereotypes
Notice bibliographique
Résumé
The article considers the results of the third wave of identification of worldclass universities in 2021, obtained on the basis of the authors' methodology. The comparison of the new results with the data for the 2017 and 2019 allowed us to examine in more detail some well-established mental stereotypes of a geopolitical and national character. In particular, the role of the North American university center is declining, but the universities of the United States and Canada are still models for the rest of the world, both in terms of the breadth of scientific diversification and in terms of the research results obtained. The seemingly self-evident "decline of Europe" concerning the market of advanced universities is not confirmed. Moreover, there is reason to talk about the growing activity of the European geopolitical center, whose universities not only hold their positions but also rapidly increase the number of highly specialized institutions and are at the forefront of training personnel for post-industrial society. Contrary to many expectations, the Asian university market is still far from becoming a distinctive authentic phenomenon and is still only an example of a relatively successful "copying model" of Western models. Quite unexpected was the alarming conclusion about the superiority of advanced universities in Latin America over universities in the post-soviet space in general and in Russia in particular. It is shown that the recognition of "new" world-class universities by international rating agencies, such as the National Autonomous University of Mexico, is very late. The internal Russian mental archetype concerning the model of development of the Lomonosov Moscow State University is recognized as untenable, whose tenure as a member of world-class universities is extremely unstable.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».