Notice bibliographique
Résumé
List of Illustrations Acknowledgements Chapter One: Vocational Training: International Perspectives Gerhard Bosch and Jean Charest Chapter Two: Vocational Education and Training in Australia: The Evolution of a Segmented Training System Richard Cooney and Michael Long Chapter Three: Vocational Training in Canada: The Poor Second Cousin in a Well-Educated Family Jean Charest and Ursule Critoph Chapter Four: The Vocational Education and Training System in Denmark: Continuity and Change Susanne Wiborg and Pia Cort Chapter Five: Vocational Training in France: Towards a New 'Vocationalism'? Philippe Mehaut Chapter Six: The Revitalization of the Dual System of Vocational Training in Germany Gerhard Bosch Chapter Seven: The Transformation of the Government-led Vocational Training System in Korea Jin Ho Yoon and Byung-Hee Lee Chapter Eight: The Vocational Training System in Mexico: Characteristics and Actors, Strengths and Weaknesses Arnulfo Arteaga Garcia, Sergio Sierra Romero and Roberto Flores Lima Chapter Nine: Vocational Training in Morocco: Social and Economic Issues for the Labour Market Brahim Boudarbat and Mehdi Lahlou Chapter Ten: Vocational Education and Training in the United Kingdom Helen Rainbird Chapter Eleven: The Vocational Education and Training System in the United States Thomas Bailey and Peter Berg Contributors References Index
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,011 |
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 ».