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Record W4310050645 · doi:10.1787/ea9f1e95-fr

Quel est le niveau de formation des adultes ?

2022· book-chapter· fr· W4310050645 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRegards sur l'éducation/Regards sur l'éducation. Les indicateurs de l'OCDE · 2022
Typebook-chapter
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’élévation du niveau de formation s’observe surtout dans l’augmentation de l’effectif diplômé de l’enseignement tertiaire ces dernières décennies. Dans les pays de l’OCDE avec des données de tendance disponibles, le pourcentage de 25-34 ans diplômés de l’enseignement tertiaire (c'est-à-dire d’études tertiaires à cycle court, licence, master, doctorat ou équivalent) est passé de 27 % en 2000 à 48 % en 2021 (voir le ). C’est donc désormais de l’enseignement tertiaire, plus que de tout autre niveau d’enseignement, que les jeunes adultes sont en majorité diplômés en moyenne dans les pays de l’OCDE. Si les tendances actuelles se maintiennent, l’enseignement tertiaire deviendra, en lieu et place du deuxième cycle de l’enseignement secondaire et de l’enseignement post-secondaire non tertiaire, le niveau de formation le plus courant de la main-d’œuvre dans un avenir proche, ceci à mesure que la cohorte actuelle des 25-34 ans vieillit et que des cohortes plus jeunes ayant un niveau d'études supérieur entrent dans la vie active. Le diplôme de l’enseignement tertiaire devient déjà la norme chez les jeunes dans de nombreux pays de l’OCDE. Plus de la moitié des 25‑34 ans sont diplômés de l’enseignement tertiaire dans 14 pays de l’OCDE ; ils sont même au moins deux tiers à l’être au Canada et en Corée. L’Italie et le Mexique sont les seuls pays de l’OCDE où le pourcentage de jeunes diplômés de l’enseignement tertiaire est inférieur à 30 % (voir le ).

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.081
Threshold uncertainty score0.161

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

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.

Opus teacher head0.160
GPT teacher head0.405
Teacher spread0.245 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
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