Oppivelvollisuuden laajentamisen toimeenpano: seurantasuunnitelma 2021–2024. Finlandia y la enseñanza obligatoria hasta los 18 años
Bibliographic record
Abstract
Los cambios en el mercado laboral, los modelos tecnológicos y digitales que se imponen en la sociedad, las altas cifras de abandono escolar que hay en determinados países, así como las nuevas competencias de cualificación y de formación, hacen que muchos gobiernos se planteen –al menos como un estudio prospectivo- la conveniencia o no de ampliar la enseñanza obligatoria hasta los 18 años. No es una medida nueva para algunos países, pero sí lo es en el caso de Finlandia, cuya obligatoriedad ha dado comienzo este curso escolar, en agosto de 2021. Para ello, the Ministry of Education and Culture y the Finnish National Agency for Education han puesto en marcha el Plan 2021-2024, a partir del cual se pretende implementar esta disposición. De esta forma, Finlandia proyecta aumentar las tasas de empleo que afectan a esta población, aumentar también los indicadores de igualdad entre los jóvenes, así como el nivel formativo y de competencias. A la vuelta de unos años se podrá ver la efectividad de esta medida y la oportunidad o no de la misma. Concretamente, a final de este ciclo, en 2024, está previsto una evaluación del impacto de la reforma.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.004 |
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".