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Enregistrement W2038008863 · doi:10.1080/13504622.2014.993934

Education policy mobility: reimagining sustainability in neoliberal times

2015· article· en· W2038008863 sur OpenAlexafffund
Marcia McKenzie, Andrew Bieler, Rebecca McNeil

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Education Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Educational Policies and Reforms
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSustainabilityEnvironmental educationNeoliberalism (international relations)SociologyEducation for sustainable developmentPolitical sciencePedagogyEconomic growthSocial scienceEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is concerned with the twinning of sustainability with priorities of economic neoliberalization in education, and in particular via the mobility or diffusion of education policy. We discuss the literature on policy mobility as well as overview concerns regarding neoliberalism and education. The paper brings these analyses to bear in considering the uptake of sustainability in education policy. We ask to what extent sustainability as a vehicular idea may be twinning with processes of neoliberalization in education policy in ways that may undermine aspirations of, and action on, environmental sustainability. Toward the end of the paper, we draw on data from an empirical study to help elucidate how the analytic frames of policy mobility can inform our analyses of the potential concerns and possibilities of sustainability as a vehicular idea. In particular, we investigate how sustainability and related language have been adopted in the policies of Canadian post-secondary education institutions over time. The paper closes by suggesting the potential implications of the proceeding analyses for policymakers, practitioners, and researchers concerned with sustainability in education policy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,033
Communication savante0,0140,023
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,422 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations101
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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