Assessment and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
The share of 25-64 year-olds in Portugal who had completed at least upper secondary education increased from 20% in 1992 to 47% in 2016; for those aged 20-24, 78% had completed at least upper secondary in 2016. Furthermore, 15-year-old students in Portugal saw the greatest improvements in their science abilities of any OECD country as measured by the OECD Programme for International Student Assessment (PISA) between 2006 and 2015. The average score in science increased from 474 in 2006 to 501 in 2015; simultaneously the proportion of 15-year-old students scoring below Level 2 (below baseline proficiency) declined from 24.5% to 17.4%. These improvements in students’ scientific skills were accompanied by similar substantial improvements in 15‑year-olds’ reading and mathematics skills, trailing only one OECD country in their improvement rate. Though not as consistently, younger Portuguese students have also demonstrated improvements in their abilities. While Portuguese students in their fourth year of primary instruction have shown strong improvements in their mathematics skills over the past 20 years on the Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS), fourth year primary students have shown uneven patterns of gains and losses in their reading skills on the Progress in International Reading Literacy Study (PIRLS). Nevertheless, a large proportion (13%) of Portuguese students continue to leave school before completing secondary education and fail to secure a job or continue their education, repetition rates remain almost 3 times the OECD average (34% vs. 12%), and between one-fifth and one-quarter of Portuguese 15-year-olds lack baseline skills in mathematics, reading or science.
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 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 | 0,027 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,263 | 0,160 |
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 ».