Policy Transformations and Institutional Interventions Regarding VET in an Employment-oriented European Union
Notice bibliographique
Résumé
During the last two decades the international socioeconomic circumstances have changed dramatically. The European Union has engaged in an effort to achieve socioeconomic adjustments in an attempt to confront the changes in the international environment, especially the persisting financial crisis. Many European Union policies were reoriented due to the socioeconomic transformations; among others, greater emphasis was given to the promotion of an innovative spirit in Vocational Education and Training (VET). This paper aims at discussing the main legislative interventions and institutional tools through which the European Union pursues the reorganisation of VET systems in terms of operation and quality. The importance of these initiatives is strongly related to the ability of the member states to ignite development actions and economic growth. The paper also attempts to assess the aspirational character and the prospects of success of such policy initiatives to increase the opportunities of European citizens for educational and employment mobility. These EU interventions aspire to increase the opportunities of Europeans to be educated or trained, to develop their competences, to broaden their knowledge and creative spirit by accessing multiple educational environments, to take advantage of professional opportunities in the common European area. In the long-run this will serve to invigorate the economic potential of the European economy and contribute not only to the European integration, but also to the confrontation of social turmoil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».