Notice bibliographique
Résumé
At least thirty percent of Ukrainians enter colleges by paying bribes while many others use their connections with the faculty and administration. Corruption increases inequalities in access to higher education, prevents future economic growth in the country, and undermines quality and credentials of academic degrees. This paper considers corruption in higher education in Ukraine, including such aspects as corruption in admissions to higher education institutions and corruption in administering the newly introduced standardized test. The reform of higher education in Ukraine, based on the national examinations, is intended to be a response to the rapidly changing economic environment and the new social order. Au moins un tiers des étudiants ukrainiens des collèges universitaires a été admis en payant des pots-de-vins, le reste s’est servi de ses contacts avec les départements académiques et administratifs. La corruption accentue un accès inégal aux universités, freine la croissance économique future du pays et remet en question la qualité et les cartes de présentation des diplômes académiques. Cet article vise la corruption dans les universités ukrainiennes et plus précisément, la corruption lors des processus d’admission dans les institutions d’éducation supérieure ainsi que dans l’administration du nouvel examen standard utilisé à cet effet. La réforme de l’éducation supérieure en Ukraine, basée sur l’application d’examens nationaux, cherche à répondre à un nouvel ordre économique et surtout à un environnement économique en constante mutation.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».