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Enregistrement W4312787567 · doi:10.47611/jsrhs.v11i2.3217

Trends and Effects of Privatization on Universities in Canada

2022· article· en· W4312787567 sur OpenAlexaboutno aff
Marshal Wang, Helen Goldenz

Notice bibliographique

RevueJournal of Student Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvertimeGovernment (linguistics)RevenueDebtBusinessPublic spendingHigher educationEconomicsPublic economicsAccountingPolitical scienceFinanceEconomic growthLabour economicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the rise of privatization of universities across Canada in the last decade, it has become increasingly important to understand its impact on students both financially and on the universities themselves. While many previous papers analyze trends or the benefits/disadvantages of privatization of public education, this paper focuses on trends of funding sources in universities, in particular, government spending, student tuition, increased private donations, and student loans. Specifically, this paper will delve into the trends over time, particularly focusing on the recent last two decades. The main conclusion to be reached by this paper is a look at privatization through the lens of a decrease in government spending and increased presence of corporate sponsorship, changes in tuition, and changes in overall student debt. Using data from public sources as well as past papers and analyzing these have led to several conclusions. Public spending has decreased through reduced government spending as a percentage of operating revenue. This in turn has led universities to increase the need for other sources of funding, more notably, through tuition and private donations from individuals or corporations. Both these sources have increased as a source of funding overtime. Moreso, while domestically tuition has grown at a more or less normal rate, international student tuition has skyrocketed. Next, it has been shown that increased tuition has direct effects on student debt which has also been shown to increase overtime. Lastly, private donations and non-governmental grants from both individuals and corporations have increased significantly.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,015
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,409 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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