Emergence of Central and Eastern European Countries as Destinations of International Education
Notice bibliographique
Résumé
The dimension of international student mobility has evolved with regard to its direction, flow, and magnitude. The rise in internationally mobile students across the world point to how scholar mobility remains at the heart of international higher education. Historically speaking, the movement has largely been from the global south to the global north. The countries in the north have time and again launched initiatives to make their higher education institutions attractive to international students. International students, especially from China and India, have preferred the US, UK, Australia, Canada, and some parts of Europe like Germany. Europe, which along with the US, has been broadly construed as the “west”, especially in the eyes of the developing world, has also made several organized efforts to develop as a higher education destination. Erasmus Programmes, the Bologna Process, and other policy instruments and architecture have provided Europe with an edge over others in making a place for themselves in the higher education landscape. The very conventional movement from the developing world to developed nations has invited deliberations on the hierarchies that exist in international student mobility. This chapter sheds light on the changing student preferences with regard to higher education, followed by an exploration of student mobility trends in Europe, and focuses on how central and eastern European countries (CEEC), with Latvia being a case in point, have come to be an attractive destination for international students, especially students from India. The chapter analyses these trends in students’ mobility toward CEEC by unearthing the reasons for this trend and estimating the changes in this in times of war and political changes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».