Neoliberalismo y procesos de privatización “en” la educación pública en Inglaterra y España.
Bibliographic record
Abstract
El neoliberalismo desde la década de los 80 ha impactado en las agendas de política educativa tanto nacionales como internacionales con el objetivo de introducir la racionalidad competitiva en el seno de los sistemas educativos. En gran medida, estas políticas introducen mecanismos que ponen a funcionar a los centros educativos bajo formas pedagógicas, de gestión y de gobierno similares a las de una empresa. No en vano, el impacto y profundidad de estas reformas están relacionadas con la historia, contexto, economía y objetivos de los responsables políticos en el poder en un momento dado. Por lo tanto, no podemos hablar de un neoliberalismo, sino de diversos neoliberalismos. En el presente artículo se desarrolla un estudio comparado e intertextual sobre el impacto de las políticas “en” privatización de la educación en Inglaterra y España, con el objetivo de estudiar la recontextualización de estas políticas según el ejecutivo en el gobierno. En el caso de Inglaterra, la privatización “en” la educación ha alcanzado los objetivos de los gobiernos conservadores y laboristas. En el caso español, la racionalidad competitiva no ha irrumpido con tanta fuerza en los objetivos políticos de la izquierda política.
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 | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".