Bibliographic record
Abstract
Sélection bibliographique d'ouvrages sur la thématique « insertion et enseignement supérieur » avec un classement antéchronologique.Elle a été élaborée à partir de la base de données bibliographiques « Formation-Emploi » du Céreq.Cette bibliographie a été réalisée par Nathalie Leménager n Étudier en licence : parcours et insertion Cordonnée par Isabelle Borras, Dominique Epiphane, Philippe Lemistre, et al.Marseille : Céreq, 2012, 237 p. Collection « Relief.Echanges du Céreq », n° 36 Cet ouvrage est le résultat des derniers travaux du groupe de travail sur l'enseignement supérieur (GTES), qui réunit des chargés d'études du Céreq et de ses centres associés, des représentants des observatoires des universités et de la DGESIP.La thématique porte sur les parcours des étudiants de licence (L).L'analyse est présentée en deux temps : modalités d'accès au L et parcours pendant les trois premières années de formation ; poursuite d'études et insertion des diplômés de L3.Des choix effectués par les bacheliers après le bac aux déterminants des poursuites d'étude, des mesures et les analyses du décrochage en L1 à l'insertion des diplômés de L3, professionnelles ou générales, les différents contributeurs passent au crible tout le premier cycle de l'enseignement supérieur.
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 | 0.003 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.083 | 0.121 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.324 | 0.090 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".