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Enregistrement W2993370293

Le Québec économique 7 : Éducation et capital humain

2018· article· fr· W2993370293 sur OpenAlexaboutno aff
Marcelin Joanis, Claude Montmarquette, Christian Belzil, Brahim Boudarbat, Bryan Campbell, Rui Castro, Jean-Claude Cloutier, Marie Connolly, David D’Arrisso, François Delorme, Pouya Ebrahimi, Anabelle Fortin, Bernard Fortin, Luc Godbout, Catherine Haeck, Pierre-Canisius Kamanzi, Robert Lacroix, Stéphanie Lapierre, Pierre Lefèbvre, Louis Maheu, Brigitte Milord, Joséphine Mukamurera, Michel Poitevin, Safa Ragued, Marianne St-Onge, Maurice Tardif, Morgane Uzenat, François Vaillancourt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesHuman capitalEconomic growthArtEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nearly a quarter of the Government of Quebec's expenditures are allocated to the education sector. For a society, education acts both as an engine of economic growth and as a powerful tool in the fight against poverty. Investment in education allows the accumulation of human capital, a key factor in individual development. This seventh edition of Québec économique takes stock of contemporary issues in the Québec education system. To position the analysis correctly, portraits of the primary and secondary network and then of higher education are first presented. A series of economic issues are then studied in detail. In particular, the following topics are addressed by researchers recognized in their field: the financing of higher education, the performance of the education network as well as the private and social returns to education. More information Près du quart des dépenses du gouvernement du Québec sont allouées au secteur de l’éducation. Pour une société, l’éducation agit tant comme un moteur de croissance économique que comme un puissant outil de lutte contre la pauvreté. L’investissement en éducation permet l’accumulation du capital humain, facteur déterminant du développement individuel. Cette septième édition du Québec économique fait le point sur les enjeux contemporains du système d’éducation québécois. Pour bien positionner l’analyse, des portraits du réseau primaire et secondaire puis de l’enseignement supérieur sont d’abord présentés. Une série d’enjeux économiques sont ensuite étudiés de manière détaillée. Sont notamment abordés par des chercheurs reconnus dans leur domaine : le financement de l’enseignement supérieur, la performance du réseau de l’éducation ainsi que les rendements privés et sociaux de l’éducation. Plus d’information

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,004

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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