A Focusing Tragedy: Public Policy and the Establishment of Afrocentric Education in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Abstract.In January 2008, the Toronto District School Board (TDSB) voted to establish Afrocentric education. Earlier proposals dating back to the early 1990s, however, garnered little response from the board. Why was the TDSB suddenly more amenable to the idea? We argue that the death of Jordan Manners acted as a focusing event that triggered concern regarding school safety and the challenges facing Black youth in Toronto, altering the policy climate and opening a window of opportunity for change. This analysis furthers conceptualizations of the connections between focusing events, policy entrepreneurs, the viability of alternative proposals, and the catalysts that facilitate policy change. Résumé.En janvier 2008, le Conseil Scolaire du District de Toronto (CSDT) a voté en faveur de l'établissement d'un programme d'éducation afro-centrée. Des propositions précédentes remontant au début des années 1990 avaient suscité peu d'intérêt de la part du Conseil. Pourquoi le CSDT s'est-il soudainement montré réceptif à cette idée? Nous considérons que le décès de Jordan Manners a servi d'épisode marquant qui a suscité de fortes préoccupations quant à la sécurité à l'école et aux défis auxquels font face les jeunes noirs à Toronto. Cet évènement marquant a contribué à modifier le climat politique et à ouvrir une fenêtre d'opportunité propice au changement. Cette analyse conceptualise de plus les liens entre épisodes marquants, entrepreneurs politiques, la viabilité de différentes propositions et les catalyseurs qui facilitent le changement politique.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».