Corruption and Reform in Higher Education in Ukraine
Pourquoi ce travail est dans la base
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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.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle