UK-Portugal Transnational Education
Notice bibliographique
Résumé
Between 2018 and 2023, Portugal ranked among the top ten EU countries sending students to the UK. However, the number of inbound Portuguese students decreased by nearly 30% in 2022/23, while the number of Portuguese students enrolled in UK TNE programmes has steadily increased, reaching 620 students in 2022/23.<br/>Although the UK and Portugal have a long history of cooperation in science and higher education, TNE collaborations have only emerged in recent years, likely spurred by the COVID-19 pandemic and the repercussions of Brexit. Master’s students make up the largest group of TNE students, followed by undergraduates. Social sciences, humanities, and the arts are the most popular subjects in current UK-Portugal TNE programmes. Most TNE students are enrolled in distance learning or dual award programmes (with a physical mobility period).<br/>These partnership models, governed by complex regulatory frameworks, encompass various structures and significantly influence the future scope and nature of UK-Portugal TNE collaborations. Additionally, the presence of international students and providers in Portugal adds further complexity to bilateral UK-Portugal TNE partnerships. In this context, the British Council plays a pivotal role in facilitating dialogue, providing intelligence and consultancy, fostering partnerships between the two countries.<br/><br/>Finally, this report analyses the opportunities and challenges inherent in the Portugal-UK higher education relationship, focusing on TNE in the current context using a SWOT framework (Strengths, Weaknesses, Opportunities and Threats). The practical implications of the SWOT analysis can be significant for the decision-making process at the institutional level.<br/>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».