СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ФИНАНСИРОВАНИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ В РАЗЛИЧНЫХ СТРАНАХ
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – discuss the different applications of higher education financing systems and analyze the contribution of different actors participating in higher education financing. Methodology – in this work the authors used the following scientific methods of research: analysis, synthesis, comparison, generalization. Originality / value – The first part of this study focuses on the theoretical framework of higher education services, and the second part provides a comparison of the shares of the actors who contribute to higher education financing in the countries in question. Thus, a comparative analysis of higher education system among countries is conducted. Findings – this study reveals the fact that the participants in higher education financing in every country are different from each other and that some countries have distinct finance systems in higher education. While the participation of private sector in the USA, the United Kingdom and Korea is more important than public sector’s participation, public sector is more dominant in most European countries. Most countries spend more than an average of 1.5% of GDP on higher education financing, this rate exceeds 2.3% of GDP in some countries such as Canada, Korea and the USA but some other countries such as Belgium, Italy and the Germany allocate less than 1.5% of GDP. Most OECD members support higher education and its actors by using public funds which is more or less 22% of their public budgets.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,098 | 0,041 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».