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Enregistrement W4235300229 · doi:10.1787/a9ce2620-fr

Combien les étudiants paient-ils et quelles aides publiques reçoivent-ils dans l’enseignement tertiaire ?

2019· book-chapter· fr· W4235300229 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRegards sur l'éducation/Regards sur l'éducation. Les indicateurs de l'OCDE · 2019
Typebook-chapter
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Governance and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les études tertiaires impliquent des frais de scolarité et de subsistance pour les étudiants et leur famille, qui peuvent toutefois recevoir des aides financières qui leur permettent de se lancer dans l’aventure. Les frais de scolarité varient sensiblement entre les pays. C'est vrai en licence par exemple, le niveau de l'enseignement tertiaire le plus courant des nouveaux inscrits dans les pays de l'OCDE (voir l'indicateur B4). Les frais de scolarité dans les établissements publics sont nuls dans un tiers environ des pays – notamment dans les pays nordiques (le Danemark, la Finlande, la Norvège et la Suède) ainsi que dans d'autres pays tels que la Grèce, la République slovaque et la Slovénie. Dans un autre tiers environ des pays (en grande partie européens), les frais de scolarité annuels sont peu élevés ou modérés, inférieurs à 2 600 USD en moyenne par étudiant. Dans les autres pays dont les données sont disponibles (l'Angleterre [Royaume-Uni], l'Australie, le Canada, le Chili, la Corée, les États-Unis, Israël, le Japon, la Lettonie et la Nouvelle-Zélande), les frais annuels de scolarité vont de 3 000 USD à plus de 9 000 USD. Ils sont supérieurs à 10 000 USD en Angleterre (Royaume-Uni), où la majorité des étudiants fréquentent un établissement privé subventionné par l’État. Enfin, l'Estonie fait figure d'exception : les frais de scolarité en licence sont nuls dans les établissements publics, mais atteignent 6 700 USD dans les établissements privés subventionnés par l’État (qui accueillent 65 % de l'effectif d'étudiants en formation à ce niveau d'enseignement) (voir le graphique C5.1).

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,005

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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