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Enregistrement W4360842384 · doi:10.5206/cie-eci.v51i2.14108

Canada Learning Initiative in China (CLIC): A Consortium Approach to Increasing Students’ Participation in Education Abroad to China

2023· article· en· W4360842384 sur OpenAlexaffvenueabout
Cen Huang, Wei Liu

Notice bibliographique

RevueComparative and International Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaPreparednessStudy abroadThematic analysisScope (computer science)Political scienceMedical educationPublic relationsEconomic growthPedagogyPsychologySociologyQualitative researchMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Education abroad experiences have been found to be beneficial to students’ personal growth, intercultural awareness, and career preparedness. However, the rate of Canadian postsecondary students’ participation in education abroad has been low, particularly to Asia. Lack of financial resources and uncertainty in credit transfer are identified as common challenges that stop students from pursuing such opportunities. In this paper, the Canada Learning Initiative in China (CLIC), a Canadian consortium of 12 top Canadian research-intensive universities, is introduced as a model to increase students’ participation in study abroad in China. After an introduction to the design of the program in response to students’ expressed challenges, a thematic analysis is conducted on students’ self-reported learning experiences to glean the impact of such an initiative on students. This study shows that consortia can be utilized as an effective approach to increasing the scope and quality of students’ participation in education abroad.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,364 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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