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Enregistrement W1939347740 · doi:10.25071/1916-9272.21055

Equity in Education: Policy and Implementation – Examining Ontario's Anti-racism Education Guidelines and their Application in the Peel District School Board

2009· article· en· W1939347740 sur OpenAlexaboutno aff
Yolande Davidson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Public Policy Administration and Law · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican cultural and philosophical studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismSchool districtEquity (law)Racial biasGender equitySociologyAnti-racismPolitical sciencePublic administrationPedagogyMedical educationPublic relationsMedicineGender studiesLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changing demographics have challenged policy practitioners to implement diverse services and programs to meet the needs of urban populations. This is especially true in the area of equity in education in the Ontario public school system with regard to race and ethnicity. When reflecting on statistics that show that minority students, particularly those of African descent, are falling between the cracks, one wonders what policies and/or initiatives the Ontario Ministry of Education has put forth to positively affect years of negative trends. This article examines two areas of one such policy document, Antiracism and Ethnocultural Equity in School Boards: Guidelines for Policy Development and Implementation, and its effectiveness in implementing anti-racist and ethnoculturally equitable education in Ontario schools: the discretionary rather than mandated nature of the policy and the resources allotted for implementation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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