Transnational Graduate Outcomes: A case study of the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
This study represents a modest first attempt to close this gap by examining the outcomes of UK TNE graduates in the United Arab Emirates (UAE). Through questionnaires and interviews with undergraduate and postgraduate UK TNE degree-holders, it identifies common experiences of graduates in their transition from education to employment and their application of specialist skills and knowledge to the spaces where they work and live. Some of the key findings are: - 84% of graduates expressed high or very high satisfaction with their teaching and learning experience. - 83% of respondents stated that their enthusiasm for further learning had increased as a result of their degree programme. - 84% of respondents felt that their programmes equipped them with both employment-specific knowledge and broad, transferrable skills. - 86% felt they were able to engage with diverse students and staff through their course and that they learned to collaborate in culturally diverse groups. - More than 80% reported that they made use of most of their skills, knowledge, and competencies in their jobs and over half felt they improved their career prospects with employers in the UAE and abroad. - 65% of respondents felt that they were doing well financially, although 67% believed that their career prospects had worsened to some degree as a result of the pandemic. - One quarter of respondents expressed the intention to work or study in the UK in the next five years, 39% were likely to develop professional links with UK organisations, and 67% were likely to visit the UK for holiday or leisure.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».