Oppivelvollisuuden laajentamisen toimeenpano: seurantasuunnitelma 2021–2024. Finlandia y la enseñanza obligatoria hasta los 18 años
Notice bibliographique
Résumé
Los cambios en el mercado laboral, los modelos tecnológicos y digitales que se imponen en la sociedad, las altas cifras de abandono escolar que hay en determinados países, así como las nuevas competencias de cualificación y de formación, hacen que muchos gobiernos se planteen –al menos como un estudio prospectivo- la conveniencia o no de ampliar la enseñanza obligatoria hasta los 18 años. No es una medida nueva para algunos países, pero sí lo es en el caso de Finlandia, cuya obligatoriedad ha dado comienzo este curso escolar, en agosto de 2021. Para ello, the Ministry of Education and Culture y the Finnish National Agency for Education han puesto en marcha el Plan 2021-2024, a partir del cual se pretende implementar esta disposición. De esta forma, Finlandia proyecta aumentar las tasas de empleo que afectan a esta población, aumentar también los indicadores de igualdad entre los jóvenes, así como el nivel formativo y de competencias. A la vuelta de unos años se podrá ver la efectividad de esta medida y la oportunidad o no de la misma. Concretamente, a final de este ciclo, en 2024, está previsto una evaluación del impacto de la reforma.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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.
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 ».