L’internationalisation différenciée des universités - Points de vue d’acteurs
Bibliographic record
Abstract
Dans ce second cahier sont proposées de nouvelles études et prolongées les réflexions initiées dans le premier. Gilles Breton, tout d’abord, discute de la contribution des universités conçues comme acteur d’un monde politique globalisé qui ne se réduit plus aux seules relations inter-étatiques. Les textes suivant sont des études de terrain. Olivier Garro s’intéresse à trois universités très actives à l’international dont le point commun est de faire partie des meilleures de leur pays (Cameroun, Liban, Vietnam) sans pour autant figurer dans les classements internationaux. Daoud Nour Ahmed analyse l’internationalisation d’une université émergente dans le cadre d’un micro-Etat (Djibouti). Les deux textes suivant portent sur l’Europe et la France. Magali Hardouin propose une analyse historique critique du programme Erasmus, dont on vient de célébrer les trente ans. Jean-Paul Laurens compare les discours d’acteurs-responsables de l’international d’universités françaises à leur affichage Web. David Bel s’interroge sur l’utilité et la faisabilité d’un atlas de la mondialisation universitaire qui pourrait se substituer aux trop nombreux classements qui servent pour l’heure d’état des lieux de la mondialisation universitaire ? Le dernier texte, enfin, est un hommage à Mario Laforest, un des fondateurs du RIMES, décédé brutalement en 2016 auquel ce cahier est dédié. Ce deuxième opuscule fait l’état des réflexions des membres du RIMES qui, comme dans le précédent, interrogent, à partir de leur point de vue, de leur expérience et de leur formation, les phénomènes d’internationalisation, de globalisation et de mondialisation en cours dans le monde universitaire. Toutes témoignent de la volonté des membres d’appréhender la mondialisation de l’université au plus près du terrain.
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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.021 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".