Introduction to the Special Issue: ‘The public good of higher education: A comparative study’
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Special Issue provides the first consolidated outcomes from a large cross-country research project, conducted by the UK-based Centre for Global Higher Education, on the contributions of higher education to public good outcomes. The public good outcomes of higher education are outcomes other than private pecuniary benefits like individual earnings, employment or social status: (a) shared collective social goods, such as the contributions of higher education to social tolerance, or democratic governance and (b) non-pecuniary individual goods such as the lifetime contribution of higher education to the subjectification (self-formation) of students and to their socialisation as citizens in relational settings. This non-pecuniary domain is underplayed or hidden in those economic policies in the Anglosphere that imagine social life in exclusively transactional terms and model students as consumers, universities as businesses and higher education systems as competitive markets, suggesting the need to move beyond the Anglosphere. The research studies reported here compare approaches to public good outcomes (or their nearest lexical equivalents) in Chile, China, Finland, France, Japan and Poland, as well as Canada and England. This introduction explains the project and presents the country studies, also acknowledging the limitations of the research. It concludes with a summary of the research outcomes across the eight countries, including similarities and differences, and a generic transpositional analysis that integrates the separate findings into a single overall picture of the contribution of higher education to the public good in the eight countries.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,004 |
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 ».