Market “choices” or structured pathways? How specialized arts education contributes to the reproduction of inequality
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Located in one of the most diverse cities in the world, the Toronto District School Board (TDSB) offers several programs catering to a variety of student interests. Specialty Arts Programs (SAPs) have gained particular attention in part because of their reputation as excellent schools providing a unique opportunity for training in the arts. However, recently such programs have also raised concerns about who can access and who ultimately benefits from specialized programming in the arts. While the TDSB is committed to equal access for all families, the student populations at these programs do not mirror the broader school population, serving mostly affluent families and students with access to high levels of social and cultural capital. Employing data from the TDSB’s Parent and Student Census and the School Information Systems, the article first demonstrates the demographic homogeneity of specialized arts programs and then examines whether this homogeneity is a particular outcome of specialized arts programs or a manifestation of a de facto streaming mechanism that begins earlier in the schooling process. To do this, the authors explore the relationship between feeder schools and programs that guide students towards SAPs. Results demonstrate that the bulk of SAP students are drawn from a select few elementary schools across the board. Largely, the demographics of elementary feeder schools reflect similar characteristics of the SAP population and this relationship is amplified as the number of students drawn from feeder schools increases. In addition, students in SAPs experience a high level of belonging in school as compared to students across the system. While this outcome is often attributed to the immersion in arts-based curriculum, the authors query how the role of creating homogenous spaces through selective programming contributes to students’ experience of belonging while at the same time reproducing structural inequality.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle