Notice bibliographique
Résumé
Distilling the different ways that neoliberal regimes have impacted the governance of public policy and planning is as much a political maneuvering exercise as it is a scholarly endeavor. The process of empirical research that attempts to uncover such impacts is from the very beginning fraught with numerous problems: sifting through rhetorical ambiguities, dealing with agenda-makers and data gatekeepers, and navigating through complex bureaucratic layers of regulations. These all appear in a concerted effort to maintain and protect the interests of the rational state model. This frustration, although not uncommon in increasingly controlling and risk-adverse regimes, further necessitates that researchers draw on an alternative repertoire of skills and understandings. CitationFlyvbjerg's (2001) argument toward critical social science advocating a phronetic approach—an Aristotelian value-laden concept highlighting the importance of “practical wisdom, practical judgment, common sense and prudence” (Flyvbjerg 2004, 284) balanced by Foucault's power–knowledge relations—provides a useful framework in navigating through these procedural hurdles. Reflecting on the process of research exploring various impacts of the neoliberalization of education in Ontario, this article argues that using a hybrid form of phronesis—engaged in reflexive practices, hidden knowledge and unorthodox sources—combined with the contextual dimensionality of geographic information systems (GIS) is useful to better understand the structural barriers in place and to develop a sensitivity to the political and ethical implications involved in exploring the conflicting spaces of education.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,020 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».