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Enregistrement W2607077709 · doi:10.14507/epaa.25.2679

Policy advocacy, inequity, and school fees and fundraising in Ontario, Canada

2017· article· en· W2607077709 sur OpenAlexaffabout
Sue Winton, Michelle Milani

Notice bibliographique

RevueEducation Policy Analysis Archives · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeoliberalism (international relations)EthosPublic administrationSociologyPoliticsMarketizationPublic policyPublic relationsAppealGovernment (linguistics)Policy analysisPolitical sciencePolitical economyLawChina

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fundraising and collecting fees are ubiquitous in Ontario, Canada’s public schools. Critics assert that these practices perpetuate and exacerbate inequities between schools and communities. In this article we present findings from a critical policy analysis of an advocacy group’s efforts to change Ontario’s fees and fundraising policies over the past two decades. Rhetorical analyses of 110 texts finds that the group constructed the problem of each policy similarly, targeted the same audiences, and utilized many of the same strategies to appeal to logos, ethos, and pathos in their struggle over the policies’ meanings. However, only one out of four of the group’s policy meanings became dominant. The discursive and critical policy perspectives grounding the study directed us to examine how neoliberalism and the policies’ shared broader social, political, and economic contexts can help explain this outcome. Specifically, the group’s efforts to change Ontario’s school fees and fundraising policies confronted dominant discourses that construct parents as consumers of education and responsible for their children’s success in a competitive world, promote the meritocratic notion that successful people deserve their success and the benefits it brings, view the government as responsible only for providing the basic requirements of education, and support privatization and marketization of public schools.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0370,019
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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