Bibliographic record
Abstract
Cette revue mensuelle, qui se présente comme la principale revue de prospective en langue française, propose, dans ce numéro, un dossier spécial sur la prospective de l'éducation.Il rassemble quelques-unes des contributions élaborées en vue du séminaire international sur « l'École à l'horizon 2020 » qui s'est tenu en 1999 au Futuroscope de Poitiers.2 Dans son exposé introductif, intitulé « La prospective de l'éducation », Jacques Lesourne, président de Futuribles International, affirme que les évolutions des sociétés occidentales rendent nécessaire une transformation profonde des systèmes éducatifs, impliquant une plus grande autonomie des acteurs de l'éducation et une réflexion prospective débouchant sur de initiatives et des expériences. 3L'article d'Alain Michel, coordinateur scientifique du séminaire a pour titre : « Éducation : entrer dans le XXI e siècle ».Après avoir rappelé les principaux défis lancés à l'école par les sociétés contemporaines, il analyse l'évolution de la demande sociale à son égard et réfléchit sur les connaissances et compétences communes que devront posséder les générations futures pour s'insérer dans le monde de demain.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.075 | 0.022 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".