Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the geographic distribution of all colleges and universities in Japan and examines thestructural characteristics of the higher education system within its 47 prefectures. The results revealed severalinteresting findings. First, there are at least one national, public, and private university in almost all prefectures, and the 47subsystems of higher education look much the same. However, the number and variety of faculties differamong private universities. Secondly, prefectures with many faculties at national and public universities alsohave many faculties at private universities. Conversely, in regional prefectures, the number of faculties atnational, public, and private universities are small, resulting in limited specialization in the human resourcesbeing trained. Thirdly, the number of specialized fields in which human resources are trained at the facultylevel for 39 regional prefectures (excluding the Tokyo metropolitan area, the Kansai region, and AichiPrefecture) ranges from 5 to 12, with the most frequent value being 10. However, 13 prefectures (Yamagata,Gunma, Nagano, Kagawa/Akita, Fukushima, Wakayama, Oita/Fukui, Mie, Saga/Shimane/Tottori) have 9 orfewer specialized fields. More than a quarter of the prefectures are unable to train human resources in allfields within their own prefectures. The population of 18-year-olds is decreasing, and the number of private universities is expected todecrease in the future. In regional prefectures, it is anticipated that a limited number of national, public, andprivate universities will need to make effective use of educational resources.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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.
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 ».