ERIC ED499856: Global Higher Education Rankings: Affordability and Accessibility in Comparative Perspective, 2005
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, higher education has become available around the world to a degree unimaginable to earlier generations. In many ways, accessible mass higher education is the foundation of the modern knowledge economy, and without it, the bright futures of many youth around the world would be dimmed. Preserving and enhancing the accessibility of higher education is an issue that confronts governments and stakeholders all over the world. This inaugural edition of the Global Higher Education Rankings is the first systematic and rigorous exploration of the affordability and accessibility of higher education within an international comparative context. The report is effectively divided into four parts following an introduction: methodology, affordability rankings, accessibility rankings, and conclusions. The end of the report also includes individual country reports which profile national results, and two appendices relating to data and indicator scores. The affordability section of this report looks at the complete and high quality data on affordability of higher education in fifteen countries: Australia, Austria, Belgium, Canada, Finland, France, Germany, Ireland, Italy, Japan, The Netherlands, New Zealand, Sweden, the United Kingdom and the United States. The accessibility section of the report looks at the relevant, complete data on accessibility of higher education in thirteen countries: Australia, Austria, Belgium, Canada, Finland, France, Germany, Ireland, Italy, The Netherlands, Sweden, the United Kingdom and the United States. Given the difference in national focus and priorities regarding higher education accessibility, data on accessibility is far less open to international comparison than is data on affordability. While there is some clustering, the data and rankings suggest quite strongly that the links between accessibility and affordability are not straightforward. For instance, with the exceptions of Finland and the Netherlands, no country hasconsistently high scores across both the affordability and accessibility rankings. Data Sources and Indicator Scoring/Weightings Sensitivity are appended. (Contains 7 figures and 29 tables.) [This document was published by the Educational Policy Institute. Abstract modified to meet ERIC guidelines.]
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,271 | 0,122 |
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 ».