Le financement public de lâenseignement supérieur et ses impacts au Pérou : une analyse longitudinale (1993 â 2003)
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche porte sur le financement public de l’enseignement supérieur au Pérou et ses impacts dans une perspective longitudinale couvant la période 1993-2003. Cette période est importante parce qu’elle a été témoin, dans ce pays, de changements majeurs aux plans du financement public et de la configuration du système d’enseignement supérieur. La recherche consiste principalement dans des analyses secondaires de données pertinentes publiées par des organismes nationaux et internationaux. Les analyses sont structurées à partir d’un schéma d’inputs et outputs. On considère comme inputs les ressources financières et les ressources humaines, lesquelles comprennent les professeurs et les étudiants, et comme outputs les taux de diplomation (efficacité interne) et la demande de diplômés par le marché du travail (efficacité externe). La théorie de la dépendance de ressources sert de cadre pour interpréter les rapports entre le financement public et ses incidences sur les réponses institutionnels et ses conséquences.\nDans la période retenue, le financement du secteur public a décru de 32% en raison d’un désengagement progressif de l’État. Une conséquence majeure de la diminution du financement public a été la croissance rapide du secteur privé de l’enseignement supérieur. En effet, alors qu’en 1993 il y avait 24 institutions privées d’enseignement supérieur, il y en avait, en 2003, 46 institutions. La baisse du financement public et la croissance du secteur privé d’enseignement supérieur ont eu des incidences sur la sélectivité des étudiants, sur le statut des professeurs, sur l’implication des universités en recherche et sur les taux de diplomation. Le taux de sélectivité dans le secteur public a augmenté entre 1993 et 2003, alors que ce taux a diminué, dans la même période, dans le secteur privé. Ainsi, le secteur public répond à la diminution du financement en restreignant l’accès à l’enseignement supérieur. Le secteur privé, par contre, diminue sa sélectivité compensant ainsi l’augmentation de la sélectivité dans le secteur public et, par le fait même, augmente sa part de marché. Également, tant dans le secteur public que dans le secteur privé, les professeurs sont engagés principalement sur une base temporaire, ce qui se traduit, particulièrement dans le secteur privé, dans un moindre engagement institutionnel. Enfin, les universités publiques et privées du Pérou font peu de recherche, car elles favorisent, pour balancer leurs budgets, la consultation et les contrats au détriment de la recherche fondamentale. Paradoxalement, alors que, dans le secteur privé, les taux de sélectivité des étudiants diminuent, leurs taux de diplomation augmentent plus que dans le secteur public. Enfin, les formations avec plus d’étudiants inscrits, tant dans le secteur public que privé, sont les moins coûteuses en infrastructure et équipements. Dès lors, la pertinence de la production universitaire devient problématique. \nCette recherche révèle que les organisations universitaires, face à un environnement où les ressources financières deviennent de plus en plus rares, développent des stratégies de survie qui peuvent avoir des incidences sur la qualité et la pertinence de l’enseignement supérieur.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».