Vocational Education in the Americas: Comparing the Secondary Education Systems of Canada, Mexico, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Mexico, the United States, and Canada share a rich history of trade, migration, and cultural exchange. This chapter examines each country’s national education system, focusing specifically on vocational career paths in upper secondary education, and reviews the economic, demographic, and political factors influencing each country’s educational needs and priorities. Using systems theory as a framework, each national system is divided into inputs, processes, and outputs to evaluate and compare their effectiveness. The inputs of each country include its educational goals and its level of investment in the education system. Mexico’s goals emphasize life skills, the United States focuses on workforce preparation, and Canada, lacking national education oversight, is examined through the goals of several provinces. The processes within each Upper Secondary Education (USE) system are analyzed by comparing the structures and approach to vocational education in each country. Ontario, the largest Canadian province, offers a Specialist High Skills Major; Mexico has implemented a nationwide dual education model; and in the United States, an example from Texas illustrates its work-based learning program. The outputs include education outcomes measured by OECD’s PISA assessments and an overview of each country’s policy approach to achieving its educational goals. Canada’s schools perform the best, while Mexico’s lag significantly. This study found that despite differences in their USE systems, each country has aligned policy initiatives with its own education goals, designed to meet each country’s specific national needs.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,000 |
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.
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 ».