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Enregistrement W123497528 · doi:10.1080/02660830.2000.11661430

Learning for work: Contested terrain?

2000· article· en· W123497528 sur OpenAlexaffabout
Nancy Jackson, Steve Jordan

Notice bibliographique

RevueStudies in the Education of Adults · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresumptionAotearoaEquity (law)PoliticsPolitical scienceDisadvantagedPolitical economySociologyPublic relationsEconomic growthEconomicsGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores some common political dynamics and conflicting interests underlying the rise of neo-liberal skills training policies across the OECD throughout the decade of the 1990s. It focuses primarily on recent debates and policy developments in Australia and Aotearoa/New Zealand, drawing on related literature from Canada and Britain. In these and other countries influenced by the OECD, policy makers have forged an apparent consensus across social groups—business, labour, equity seeking groups, individuals—with diverse and sometimes conflicting interests in the structure and purposes of skills training. Such a ‘unitarist’ approach is built on the presumption of mutual benefit. Yet the resulting reforms have had a remarkably unilateral effect: they move control over and benefits from skill training away from individuals and unions and into the hands of private capital. Where skills development was once seen as a chance for individuals to gain bargaining power in the labour market, in the last decade it has become a means for employers to gain workers whose knowledge and skill is already tightly harnessed to the ‘bottom line’.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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