Bibliographic record
Abstract
Sociétés plus démocratiques, développement économique renforcé, ascension sociale, réduction des inégalités scolaires et sociales : depuis les années 70, nombreux sont les espoirs portés par l’école qui ont été déçus. La massification de l’accès à l’enseignement ne s’est pas accompagnée des changements qualitatifs escomptés, comme n’ont cessé de le démontrer les comparaisons internationales. Ainsi, les changements structurels qui ont affecté le marché du travail et la dévalorisation des diplômes ont contribué à faire dévaluer l’image de l’école. Ce diagnostic a constitué le point de départ de politiques éducatives conduites à l’échelle mondiale et qui ont été axées sur de grandes réformes et sur la promotion d’innovations. Aujourd’hui, ce cycle de réformes volontaristes semble se terminer et les notions de réforme et d’innovation ont subi une forte érosion. Pourtant, on peut repérer des changements déjà à l’œuvre à différents niveaux (local, national et supranational). La perspective comparée permet-elle de mettre en évidence des évolutions qui tendent à modifier le paysage des systèmes éducatifs ? C’est le point de départ de ce numéro de la Revue internationale d’éducation de Sèvres qui rassemble les contributions d’experts de différents pays : France, Belgique, Brésil, Canada, Espagne, Portugal et Royaume-Uni (Écosse). Plusieurs auteurs notent le recul du rôle de l’État-nation et l’émergence de nouveaux modes de pilotage qui conduisent à des ajustements hybrides et complexes entre les différents niveaux d’actions et de décision. Entre la marchandisation croissante de l’éducation et le développement des initiatives locales, plusieurs contributions plaident pour une diversité des écoles.
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.026 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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".