L’analyse du rapprochement école-entreprise : les pratiques d’alternance dans l’enseignement technique
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est de saisir comment différents points de vue analytiques peuvent contribuer à saisir le mouvement de rapprochement entre les champs de l’éducation et de l’économie. Pour ce faire, nous examinons ce rapprochement par l’institutionnalisation d’une de ces modalités particulières, la formation en alternance dans le système éducatif. Cette dernière consiste à offrir un programme de formation en alternant, selon différentes modalités de gestion du temps, des activités d’apprentissage en établissement scolaire et des activités en entreprise. La mise en oeuvre de ce dispositif suppose donc qu’une partie de la formation soit donnée en entreprise, ce qui suppose une collaboration entre ces dernières et les institutions d’enseignement à plusieurs niveaux comme l’accueil des étudiants ou la détermination du contenu du stage. Dans un premier temps, nous soulignons l’éclairage apporté par l’analyse structurelle et historique. Dans un second temps, l’attention est portée sur le travail social des acteurs dans la construction du mouvement. Ce travail s’exerce à différents niveaux : politique et institutionnel, d’une part, et, d’autre part, organisationnel et opérationnel quand il s’agit d’examiner la mise en oeuvre de projet d’alternance. Globalement, nous soulignons que chaque niveau d’analyse fournit des informations différentes et complémentaires quant à l’analyse des politiques éducatives.
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 | 0.019 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.014 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".