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Record W7067261880

Le competenze tra mercato e democrazia. Riflessioni critiche a partire da C. Laval e G. Biesta

2025· article· it· W7067261880 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueBOA (University of Milano-Bicocca) · 2025
Typearticle
Languageit
FieldMedicine
TopicCutaneous lymphoproliferative disorders research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Il concetto di competenza ha attraversato un’evoluzione significativa, passando da una concezione tecnico-operativa, centrata sulla misurabilità della performance, a un approccio più ampio e contestualizzato, che integra conoscenze, abilità e atteggiamenti in relazione ai contesti di apprendimento e di vita. Questa trasformazione ha avuto un impatto rilevante sulle politiche educative internazionali, europee e nazionali, contribuendo alla diffusione di modelli basati sull’apprendimento permanente e sulle competenze trasversali, considerate essenziali per rispondere alle sfide della globalizzazione e alle trasformazioni del mercato del lavoro. Tuttavia, l’orientamento verso un’educazione per competenze rischia di ridursi a un dispositivo funzionale all’occupabilità, subordinato a logiche neoliberiste che privilegiano la flessibilità e l’adattabilità dell’individuo alle esigenze economiche. L’obiettivo del contributo è, dunque, analizzare le implicazioni di questa trasformazione attraverso le prospettive critiche di Christian Laval e Gert Biesta, mettendo in luce il pericolo di una deriva performativa che svuoti la formazione della sua portata emancipativa. Sottolineare la necessità di recuperare la dimensione etica, politica e trasformativa dell’educazione muove verso la promozione di un approccio che, invece di piegarsi a logiche di efficientismo e produttività, si configura come spazio di emancipazione, partecipazione democratica e giustizia sociale.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.255
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.018
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.255 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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
Published2025
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