Entendendo e Aplicando os Elementos-Chave da Diplomacia do Conhecimento
Notice bibliographique
Résumé
Poucos questionariam o cenário desafiador da educação superior internacional, pesquisa e inovação (international higher education, research and innovation, IHERI) ou a crescente complexidade e interconectividade das relações entre os países. Contudo, paradoxalmente, há uma ausência de pesquisas sobre a intercessão destes dois fenômenos em evolução. Este artigo pretende abordar este tema, propondo o conceito de diplomacia do conhecimento ao invés do de soft power para entender o papel da IHERI na construção de relações baseadas em colaboração, reciprocidade e mutualidade de benefícios. Uma definição e um quadro conceitual da diplomacia do conhecimento são propostos e detalhados. Três iniciativas de IHERI– a Pan African University, a German Jordanian University e RENKEI – uma rede de pesquisa entre universidades japonesas e do Reino Unido – são examinadas para ilustrar como elementos e princípios fundamentais do quadro da diplomacia do conhecimento podem ser aplicados. O artigo finaliza questionando o futuro da diplomacia do conhecimento e a necessidade de outras pesquisas.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».