Higher Education: An Emerging Field of Research and Policy
Notice bibliographique
Résumé
An Emerging Field of Research and Policy PHILIP G. ALTBACH Higher education has become a vast twenty-first century enterprise, central to postindustrial globalized economies everywhere. More than 100 million students study in at least 36,000 postsecondary institutions worldwide. In most countries, higher education has become a large, complex enterprise, comprising large academic systems, nonprofit and for-profit private institutions, and an array of specialized schools. As universities and other postsecondary institutions have grown, they acquire elaborate administrative structures in need of major expenditures of public and, often, private funds. Moreover, higher education has become big business. Academic institutions employ thousands of people and educate tens of thousands-or in some cases hundreds of thousands. Degrees in a multiplicity of specialties from ancient history to biotechnology are offered. In 1971 Eric Ashby characterized the American academic system as offering “any person, any study,” in describing its diversity and scope. Martin Trow analyzed the progression of higher education from elite to mass and finally to universal access (2006). In the industrialized nations, at least, mass access has been achieved, and a few countries-first the United States and Canada and, recently, South Korea, Finland, Japan, and many others-enroll upwards of 70 percent of the relevant age group. Many others, mainly in Europe and the Pacific Rim, educate half or more of the age group. Developing countries lag behind, and the main growth in the coming decades will be in this part of the world (World Bank 2000).
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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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,021 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,004 |
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 ».