The Gap Between Text and Context: An Analysis of Ontario’s Indigenous Education Policy
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the 2007 Ontario First Nation, Métis, and Inuit Education Policy Framework, alongside its 2014 Implementation Plan. Content analysis is used to determine what specific actions are prioritized in each document, first through a quantitative analysis of the various strategies put forth, then a qualitative analysis of what larger purpose these strategies might indicate. The findings suggest a significant shift in the 2014 document away from substantive action and toward data management, specifically in regard to encouraging Indigenous student self-identification. Coming just two years before the 2016 target date for the original plan laid out in the Framework, it seems unlikely that this belated emphasis on self-identification is for the originally stated purpose of establishing baseline data to implement and evaluate specific programs, but could instead be used as a type of symbolic policy, to obscure the absence of substantive change. Conversely, it is suggested that the Ministry of Education should establish a new baseline and strategy, beginning in 2016, to implement specific, targeted programming for Indigenous students.Keywords: Indigenous education; educational policy; content analysis; document analysis; Ontario
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».