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Enregistrement W7140208469 · doi:10.64457/ru-science-2021-i01-a02

State Policy in the Field of Education: Legal Origins and Development

2021· article· en· W7140208469 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRU SCIENCE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Practices and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstitutionalisationCLARITYNormativeConsolidation (business)State (computer science)Field (mathematics)ConstitutionalismCoherence (philosophical gambling strategy)Quarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The abstract presents the results of a historical-legal analysis of state policy in the field of education in the Russian state from the 10th to the 18th centuries. It demonstrates that, at early stages, educational practices developed primarily within ecclesiastical institutions and local forms of instruction in the absence of a distinct body of educational legislation. The study shows that the normative institutionalization of certain educational elements became visible in the sixteenth century and reflected a predominantly church-oriented model of educational governance. It further establishes that the late seventeenth and the first quarter of the eighteenth centuries marked an institutional shift characterized by the expansion of specialized schools and the strengthening of the state’s role in organizing education, including elements of compulsory attendance and secularization. The analysis also identifies that, in the second half of the eighteenth century, prerequisites for the systematization of the school network and for socially oriented measures emerged, indicating the consolidation of education as a sphere of public policy. The article concludes that the sustainability of educational transformations depended on the coherence of regulatory sources, the clarity of the allocation of competences, and the predictability of law enforcement.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,014
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,396 · 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
Publié2021
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Résumé présentoui

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