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Enregistrement W7075739641

L’engagement des universitaires africains expatriés dans l’enseignement supérieur en Afrique

2018· article· fr· W7075739641 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCairn.info · 2018
Typearticle
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTheoretical and Computational Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Field (mathematics)Agency (philosophy)Government (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis plus d’une décennie, l’engagement des universitaires africains de la diaspora dans l’enseignement supérieur fait l’objet d’une attention accrue en sciences sociales. La question s’est posée avec d’autant plus d’acuité que les universités africaines sont confrontées à des défis sans précédent : le déficit d’enseignants pour former les cohortes d’étudiants et la proportion extrêmement faible d’enseignants de rang supérieur habilités à encadrer les candidats à la maîtrise et au doctorat en sont quelques-uns. Cet article découle cependant de l’insatisfaction ressentie à la lecture des quelques études qui traitent de cette question en raison surtout de leur pauvreté sur le plan empirique. Il est le résultat d’une longue enquête menée dans quatre pays de l’Afrique subsaharienne (Afrique du Sud, Ghana, Niger et Nigeria), couplée avec des entretiens faits auprès d’enseignants chercheurs africains en poste aux États-Unis ou au Canada. L’article examine les caractéristiques des ressources qui circulent vers l’Afrique en provenance de la diaspora ainsi que les raisons de l’inégal accès des universitaires locaux à ces ressources. L’article démontre en dernier ressort que l’engagement des universitaires en diaspora ne résulte pas essentiellement de leur adhésion à l’injonction au patriotisme. Certes, le souci d’être utile au continent les motive, mais le choix des ressources qu’ils mobilisent et celui des chercheurs locaux qui en sont les destinataires prioritaires révèlent que les contraintes structurelles inhérentes à la profession universitaire informent en définitive leur démarche.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,004
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2018
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Résumé présentoui

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