Access, Inclusion, Climate, Empowerment (AICE): A Framework for Gender Equity in Market-Driven Education
Notice bibliographique
Résumé
We present a framework for conceptualizing gender equity, designed around four equity components: Access, Inclusion, Climate, and Empowerment (AICE). Our examination of these components in the current market schooling climate, with particular reference to the situation in Ontario, identifies some significant equity costs of market-driven education, including invisibility of systemic discrimination, co-option of gender equity initiatives to serve market objectives, failure to consider diversity and relations of power in educational practices, increased risks of sexual harassment, and increased barriers to social change. AICE equips educators with an analytical tool to conceptualize gender equity in a market-driven schooling climate. Les auteures proposent de conceptualiser le traitement équitable des sexes à l’aide d’un schéma formé de quatre éléments : accès, inclusion, climat et habilitation. L’analyse de ces éléments dans le contexte scolaire actuel, en particulier en Ontario, dévoile d’importants coûts inhérents à l’enseignement axé sur le marché, dont l’invisibililité de la discrimination systémique, l’assimilation aux objectifs du marché des initiatives en matière d’équité entre les sexes, l’occultation de la diversité et des relations de pouvoir dans les pratiques pédagogiques, les risques accrus de harcèlement sexuel et la multiplication des obstacles au changement social. Le schéma donne aux enseignants un outil analytique leur permettant de conceptualiser le traitement équitable des sexes dans un contexte éducatif axé sur le marché.
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 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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,037 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».