Le processus d’internationalisation des cégeps : Une analyse historique et géopolitique
Bibliographic record
Abstract
Le processus d’internationalisation des établissements d’enseignement technique suit une évolution qui lui est propre et qui est fortement influencée par le contexte géopolitique local (Gallagher & Dennison, 1995). Cette étude analyse l’évolution des activités internationales et des stratégies organisationnelles des collèges d’enseignement général et professionnel (cégeps) entre 2000 et 2014, afin d’identifier la phase qui caractérise le mieux le processus d’internationalisation (Raby & Valeau, 2007), de même que l’influence du contexte géopolitique sur ce processus. Les données tirées des quatre enquêtes réalisées par Cégep international (2000, 2005, 2010) et la Fédération des cégeps (2014) montrent une croissance soutenue des activités internationales, mais un recul entre 2010 et 2014 des stratégies organisationnelles, ce qui suggère l’entrée d’une cinquième phase – post-institutionnalisation – que nous appelons phase de la diffusion. L’émergence d’une communauté de pratique formée par le Gouvernement du Québec, les cégeps et la Fédération des cégeps aurait favorisé cette croissance, et la réorientation des objectifs gouvernementaux pourrait expliquer le recul récent des stratégies organisationnelles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.018 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".