Les approches et les stratégies gouvernementales de mise en oeuvre des politiques éducatives
Bibliographic record
Abstract
Les politiques éducatives se multiplient à l’échelle des pays industrialisés, mais elles semblent n’obtenir que difficilement des résultats concrets et satisfaisants. La mise en oeuvre d’une politique, notamment par les stratégies gouvernementales « hybrides » choisies, c’est-à-dire des stratégies qui misent à la fois sur des approches descendantes (top-down) et (bottom-up), semble être un élément clé à considérer pour l’efficience de cette politique. Or, les connaissances concernant ces stratégies d’implantation sont éparses et partielles. Le présent article pose donc le problème de la mise en oeuvre des politiques éducatives, au regard des stratégies gouvernementales utilisées. Il présente l’évolution historique des différentes perspectives analytiques qui ont existé dans le domaine de la mise en oeuvre des politiques éducatives et des stratégies gouvernementales sélectionnées afin d’en comprendre les tenants, les apports et les limites. S’appuyant sur deux revues extensives des écrits réalisées sur la mise en oeuvre et les stratégies gouvernementales qui relèvent du domaine des politiques publiques et des politiques éducatives, ce texte propose ensuite une synthèse des plus récentes connaissances en matière de stratégies gouvernementales efficaces à déployer, ainsi qu’un modèle novateur permettant d’aborder et d’étudier ces stratégies gouvernementales au moment d’introduire des changements en éducation.
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 | 0.013 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".