Éducation et mondialisation à l’aube du prochain millénaire : les répercussions pour les professionnels de l’éducation
Bibliographic record
Abstract
La mondialisation de l’économie et l’avènement des nouvelles technologies informatiques provoquent des bouleversements qui affectent l’humanité toute entière. Les ondes de choc de tels changements se font aussi sentir en éducation sous forme de réformes éducationnelles qui menacent les fondements même de l’éducation publique. L’assaut porté contre l’éducation publique par les médias et les tenants du néolibéralisme a terni la réputation du système auprès du grand public à un point tel que l’adoption du modèle corporatif semble être la seule solution de rechange viable. On a recourt aux concepts de liberté de choix et de compétition, à la base du modèle corporatif pour justifier l’introduction de nouvelles formules telles que l’école à charte, le conseil d’école, la qualité totale et une panoplie d’autres solutions. Bref, la création d’un marché de l’éducation. La réforme mise en oeuvre en Nouvelle-Zélande est un exemple typique de ce type de changements et illustre fort bien l’impact de ceux-ci sur la vie professionnelle et personnelle des professionnels de l’éducation qui évoluent au sein du système. Le nouveau millénaire laisse entrevoir un environnement de travail fort différent pour ceux-ci.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".