MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380521111 · doi:10.6000/1929-4409.2020.09.45

The Response of South Africa’s Policy Landscape to Global and Local Trends - The Case of a Rural-Based University

2022· article· en· W4380521111 sur OpenAlexvenueno aff
Pravina Pillay, Thayabaran Pillay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Governance and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobalizationContext (archaeology)Higher educationWork (physics)Political scienceInstitutionSociologyEconomic growthSocial scienceGeographyEconomicsLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globalisation is a highly contested term and has become a site for tension. Whilst globalisation in the context of Higher Education must be lauded for giving students and scholars access to work on a global platform, it has also reinforced inequalities that are already prevalent and has even created new ones. The negative impact of globalisation is evident most explicitly in developing countries such as South Africa and in smaller institutions of Higher Learning such as the University of Zululand. To compound the already precarious situation, one finds that in addition to accommodating elements of globalisation, institutions of Higher Learning have to also accommodate local trends such as the Africanisation of Education. Whilst globalisation has swept across the world and has impacted almost every sphere of life, the foci of this paper is on how policies in Higher Education, with special reference to the University of Zululand, have responded to global trends and local needs. This is a qualitative study. The methodology used is document analysis. This study interrogates the Language and Research policies of the University of Zululand to illuminate on how the aforementioned institution responds to global and local needs. The main finding of the study is that institutions of Higher Learning, in crafting their policy documents, are incorporating globalisation and are finding innovative ways of embracing local trends at the same time.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0150,010
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,307 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Criminology and SociologyMême sujetHigher Education Governance and DevelopmentTravaux en français237 207