Notice bibliographique
Résumé
The modern Learning City concept emerged from the work of OECD on lifelong learning with streams of Learning Cities and Educating Cities having much in common but having little contact with each other. While the early development of Learning Cities in the West has not been sustained, the present situation is marked by the dynamic development of Learning Cities in East Asia - especially in China, the Republic of Korea, and Taiwan. In this context, the paper discusses the evolution of three generations of Learning Cities since 1992 and speculates on the future. The experience of the first generation is discussed in terms of development in the UK, Germany, Canada, and Australia where initiatives, with some exceptions, have not been sustained. Beijing and Shanghai are discussed as examples of the innovative second generation in East Asia, which is seen as a community relations model in response to the socio-economic transformation of these countries. International interest in Learning Cities has now been enhanced following a major UNESCO International Conference on Learning Cities in Beijing in October 2013, which is to be followed by a Second International Conference in Mexico City. The Beijing Conference adopted the Beijing Declaration on Learning Cities supported by a Key Features document. The paper speculates on possible future development post Mexico City, including the situation in Australia, which is seen as opening opportunities for innovative initiatives.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 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 ».