Les approches et les stratégies gouvernementales de mise en oeuvre des politiques éducatives
Notice bibliographique
Résumé
Les politiques éducatives se multiplient à l’échelle des pays industrialisés, mais elles semblent n’obtenir que difficilement des résultats concrets et satisfaisants. La mise en oeuvre d’une politique, notamment par les stratégies gouvernementales « hybrides » choisies, c’est-à-dire des stratégies qui misent à la fois sur des approches descendantes ( top-down ) et ( bottom-up ), semble être un élément clé à considérer pour l’efficience de cette politique. Or, les connaissances concernant ces stratégies d’implantation sont éparses et partielles. Le présent article pose donc le problème de la mise en oeuvre des politiques éducatives, au regard des stratégies gouvernementales utilisées. Il présente l’évolution historique des différentes perspectives analytiques qui ont existé dans le domaine de la mise en oeuvre des politiques éducatives et des stratégies gouvernementales sélectionnées afin d’en comprendre les tenants, les apports et les limites. S’appuyant sur deux revues extensives des écrits réalisées sur la mise en oeuvre et les stratégies gouvernementales qui relèvent du domaine des politiques publiques et des politiques éducatives, ce texte propose ensuite une synthèse des plus récentes connaissances en matière de stratégies gouvernementales efficaces à déployer, ainsi qu’un modèle novateur permettant d’aborder et d’étudier ces stratégies gouvernementales au moment d’introduire des changements en éducation.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».