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Enregistrement W2441278593 · doi:10.7202/1036131ar

Formation professionnelle et régulation tripartite au Maroc : entre volontarisme politique, négociation sociale et partenariat économique

2016· article· fr· W2441278593 sur OpenAlexvenueno aff
Driss El Yacoubi, Éric Verdier

Notice bibliographique

RevueRevue multidisciplinaire sur l emploi le syndicalisme et le travail · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis trente ans, le Maroc connaît un développement notable de la formation professionnelle. Cet article analyse les configurations d’acteurs qui l’ont porté, en prenant en compte la construction de l’État social marocain et du système de relations professionnelles, les liens avec la politique d’éducation et, enfin, l’inscription de la formation dans les stratégies de développement économique. Une première période, courant jusqu’au milieu des années quatre-vingt-dix, est caractérisée par une prééminence de l’État qui confine les autres acteurs à un rôle, au mieux, subalterne. Durant la seconde période, les gouvernements successifs promeuvent, sous l’influence croissante de l’Union européenne, une gouvernance tripartite (État, patronat, syndicats) qui s’avère fort incomplète : émerge une co-régulation de l’État et des employeurs, le premier disposant de la légitimité et des ressources d’un pouvoir politique sans guère de partage, les seconds, d’une capacité d’influence croissante au fil du temps. Considérant le rôle secondaire des syndicats, mieux vaudrait, à ce stade, parler d’un tripartisme supplétif de l’action de l’État. Cette régulation « à la marocaine » trace un chemin original au sud de la Méditerranée, en mettant progressivement en place des forums de débat public où se confrontent différentes visions de la formation professionnelle.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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