International research on accreditation as a strategy for educational quality: identification of patterns in scientific collaboration
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to identify the patterns of scientific collaboration in the published literature on academic accreditation processes. Design/methodology/approach The methodology was based on a non-experimental approach using the quantitative method. A non-probabilistic sample covering 1937–2024 in the Scopus database was delimited. Bibliometric indicators of scientific collaboration, such as collaboration networks of authorship, institutions and countries, were calculated, represented and analyzed. Scientific maps were generated for visualization. Findings The results of this study reveal a highly centralized global collaborative network, particularly among countries and institutions in the northern hemisphere, such as the United States, Canada and several Western European nations. This can be attributed to each country’s scientific capabilities, access to resources and internationalization policies. On the other hand, it also reflects an asymmetry in the global generation of scientific knowledge, where countries and institutions with less scientific development continue to hold a peripheral role. Originality/value Analyzing the patterns of scientific collaboration on accreditation processes has comprehensively revealed the main trends, schools of thought and topics associated with the socio-intellectual structure of academic accreditation research.
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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 | 0,062 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,056 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».