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Enregistrement W3208096936 · doi:10.5539/ies.v14n11p31

Developing Student Work Experience Programmes Within the European Higher Education Area Framework: The Role of Social Partners

2021· article· en· W3208096936 sur OpenAlexvenueno aff
Dimitrios Skiadas, Sofia Boutsiouki, Vasileios Koniaris, Konstantinos Zafiropoulos, Marianthi Karatsiori

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHellenic Foundation for Research and Innovation
Mots-clésEmployabilityHigher educationWork (physics)Bologna ProcessSocial partnersPublic relationsSocial changePedagogySociologyPolitical scienceEconomic growthEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of establishing the European Higher Education Area (EHEA) marked the development of the Bologna process since its beginning, while it exercised a decisive influence on the content of the higher education policy initiatives undertaken over the years. One of the most important goals of the relevant policy making was to bridge the university-to-labour market gap and to improve the employability of graduates. Such aims require a consistent and multidimensional cooperation between higher education institutions and the social partners, mainly employers, from which significant benefits may derive for all parties involved. As a result, many types of work based learning have been promoted in higher education with the most prominent of them being the student work experience programmes organised by universities in collaboration with enterprises. The paper analyses the guidelines provided by the EHEA framework with regard to the cooperation between universities and the social partners. Also, it discusses the role that has been attributed to (or claimed by) the social partners regarding work experience programmes. The EHEA institutional framework includes provisions for the participation of social partners in the organisation of work placements, which contribute to students’ skills development and easier transition to employment.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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