INTRODUCTION TO THE SPECIAL ISSUE: MANUFACTURING CONSENT FOR THE PRIVATIZATION OF EDUCATION IN CANADIAN CONTEXTS
Notice bibliographique
Résumé
The contributors to this special issue expose, in their respective work, the existence and dynamics of privatization in many different forms. The constitutive articles represent varied contexts (e.g., national and provincial, K – 12 and post-secondary) and focuses (e.g., social finance, school fundraising, co-op education, personalized learning, and international education), resulting in a rich and comprehensive discussion. Each contributes important insights concerning discursive practices utilized to legitimize and normalize privatization in education and the means through which public consent for the privatization of education is discursively manufactured. In different ways, these articles explore how individual and collective actions of public, private, and not-for-profit actors generate and use systems of meanings through which privatization is presented as common sense in thinking about and addressing challenges in public education. The seven articles are organized according to institutional context (post-secondary institutions and K–12 institutions). The first article spans these institutional boundaries; the next three articles focus on post-secondary education, followed by three articles centred around K–12 education.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,005 |
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 ».