Promoting Ethnocultural Equity Education in Franco-Ontarian Schools
Notice bibliographique
Résumé
The Franco-Ontarian community has always been made up of people whose language and culture were similar. Over the past 20 years, important changes have taken place, particularly in urban centres where the French-speaking immigrants came from all parts of the world. A veritable micro cosmos has resulted, reflecting the growth of the world community of francophones (Ministry of Education and Training, 1993). Ontario is a large province with regional differences which are reflected in the concentration and composition of the population. In a number of towns, French is the language of the majority but francophones can be found across the province. A large number of newly arrived immigrants from other French-speaking environments, have settled in Ontario, especially in urban regions, where they are now actively engaged in maintaining and promoting the use of French within their respective ethnocultural communities. Given the historical context of the evolution of French schools in Ontario, the arrival of new francophones can be beneficial. This is the basis from which one must examine the position of French-language schools in Ontario when redefining their role and the changes that must be made to include these new groups of francophones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».