Higher Education, Human Development and Growing Inequality in Pre- and Post-Pandemic Haiti
Notice bibliographique
Résumé
For almost four decades, Haiti has been engaged in the tenuous process of democratization, exacerbated by political, economic, social, climate, and more recently the COVID-19 crises. With each crisis, efforts are made to reimagine national development and revitalize the public sphere, with limited success. Yet, largely absent from these debates is the higher education sector. We argue that the neglect of higher education since Haiti’s transition from dictatorship to democracy is a result of the nation’s failure to articulate a clear vision for the sector. In this article, we ask: How has the failure to articulate a clear purpose for the higher education sector in Haiti exacerbated the country’s systemic crisis amid the COVID-19 pandemic? In order to answer this question, we provide a sociohistorical examination of the role of power and politics in Haitian higher education beginning in its founding in the 19th century culminating at the time of the pandemic. We explore how the absence of a strategic vision for higher education institutions in Haiti and ad-hoc neoliberal policies have impacted the professoriate and students while impeding the sector’s potential contributions to society in a time characterized by systemic and uninterrupted crises including the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».