Notice bibliographique
Résumé
This chapter discusses the socio-cultural implications of normative learning for normalized work. Normative learning for normalized work from workplace e-learning happens through informationalization of roles and skills as well as the convergence of rules and competencies, for a knowledge-based workplace. Workplace ‘form’ is relevant for workplace e-learning, both as a space for doing work and ultimately for undertaking workplace adult education and training. Workplace form designs have progressed in tandem with changes in society be they social, cultural, political, technological, or economic. In the early 21st century, as workplace form designs again advance to accommodate diverse, global workforces and information and communication technologies (ICTs), workplace e-learning too is impacted. The manifestation of workplace form into daily organizational life depends on particular types of values, capabilities, and organizational structures. What becomes clear is that each workplace form design (as a space for work and learning) may lead to the development of several organizational structures (as specific sites for work and learning). Each form of workplace design and organizational structure also comes with inherent value propositions that lead to the development of specific capabilities based around the fulfillment of key success factors. Workplace e-learning and workplace adult education and training are becoming progressively more normative as workplace forms and organizational structures evolve and change. This is happening more often and as a direct consequence of the convergence and informationalization of skills and competencies from organizational structural development and value propositions. All these hold certain ramifications for normative learning; normalized work; the global workforce doing the learning and the work; and, workplace e-learning.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».