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Enregistrement W7027875004

Descolonialidad y producción del conocimiento en internacionalización de la educación superior

2023· article· en· W7027875004 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRevista de Lengua y Literatura (National University of Comahue) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLatin American Cultural Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternationalizationTheme (computing)VisionLatin AmericansEvent (particle physics)Presentation (obstetrics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The REDALINT Network organized on June 10, 2022 the webinar: "Decoloniality and production of knowledge in the internationalization of higher education" with the participation of three leading specialists in the subject: Dr. Fernanda Leal, from the Universidade Federal de Santa Catarina,, from Brazil; Dr. Sharon Stein, from the University of British Columbia, from Canada; and Dr. Eduardo Rinesi, from the Universidad Nacional de General Sarmiento, Argentina The presentation and moderation of the event was carried out by the members of the REDALINT Network: María Julieta Abba, from UNISINOS, Brazil; Paulina Latorre, from UFRO, Chile; and Lionel Korsunsky, from UNCo, Argentina; who contextualized the theme of the event and started the debate based on two essential questions about the characteristics of internationalization processes at the regional level and the different critical theoretical constructions. Thus, they also inquired about the possibilities of generating an autonomous perspective of university internationalization and the strategies to carry it out from practices and concrete actions. Based on two initial questions, the specialists discussed their visions of regional university internationalization from their different perspectives and experiences, generating an interesting debate that highlights the main aspects of the process of building an alternative model of internationalization for higher education institutions. from the Latin American region.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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