Navigating New Horizons: The Future of International Student Mobility in the Post-Pandemic World
Notice bibliographique
Résumé
The global higher education landscape has undergone significant change in the wake of COVID-19. There’s been a notable surge in students opting for more affordable programs, alongside a considerable rise in those pursuing overseas education for immigration purposes. Countries like Canada and Australia have responded by easing visa constraints to lure international students. Meanwhile, India and China, as two key players in sending students abroad, are experiencing divergent trajectories. While China is fostering its domestic education sector and implementing policies to draw in international students, its population is expected to decline. Conversely, the rapidly growing youth population in India offers a favorable opportunity for overseas students. For nations reliant on the overseas education sector, striking a balance between the economic benefits and local employment impacts is crucial, while also addressing market share challenges posed by China and India. Exploring alternative markets is imperative. Nigeria, Kenya, and other nations show high growth potential, while the rising middle class in Latin America offers another potential source market. Kazakhstan emerges as a notable contender, with its pre-pandemic economic expansion and government initiatives promoting international student mobility and ambitious targets. The declining cost of studying abroad reflects not only the economic challenges facing the global education sector but also a democratization of access to international education, no longer confined to affluent families. A noticeable rise of international students from Asian countries—such as China, Russia, Japan, and South Korea—indicates a slow shift in the market share away from popular study locations. This shift underscores a broader trend of diversification in the global higher education landscape.
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 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,006 |
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 ».