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Enregistrement W1664584488 · doi:10.56105/cjsae.v21i1.1101

Flexibility and lifelong learning: policy, discourse and politics. Katherine Nicoll. Routledge, London, 2006, 170 pages.

2008· article· en· W1664584488 sur OpenAlexaffvenue
Maurice Taylor

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal for the Study of Adult Education · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsFlexibility (engineering)SociologyMedia studiesLifelong learningGender studiesPolitical scienceManagementLawPedagogyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the growth of formal and non-formal education systems in many post-industrial countries, there is now a greater need to foster broad debate on lifelong learning as a means to guide educational planning and decision-making.Katherine Nicoll provides the reader with insights into key aspects of this debate by addressing how flexibility and lifelong learning are positioned within policy.Using a post-structuralist approach and a rhetorical analysis, the author examines policy documents from Australia, the United Kingdom, and the European Union.As Nicoll points out, one of the main purposes of the book is to understand the process of theorizing and study of lifelong learning policy.Thus, two main audiences who would benefit from the viewpoints espoused in this book are graduate students in adult education and academics working in adult learning and policy implementation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0070,014
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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