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Enregistrement W2788223731 · doi:10.22215/etd/2016-11566

Producing “Good” Citizens: A Critical Discourse Analysis of the Ontario Ministry of Education’s Publication, Achieving excellence

2016· dissertation· en· W2788223731 sur OpenAlexaffabout
Codie Fortin Lalonde

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceCritical discourse analysisChristian ministrySociologyCompromiseCitizenshipDiscourse analysisHigher educationPolitical sciencePublic relationsPedagogyPublic administrationSocial scienceLawLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers are concerned that education is increasingly pressured and influenced by market-driven agendas which may compromise or usurp education as a vehicle for social justice and critical thinking.In this study, I employ Critical Discourse Analysis (CDA) as a theoretical framework and research method to examine the discursive construction of education in the Ontario Ministry of Education's (OME) 2014 publication entitled, Achieving excellence: A renewed vision for education in Ontario (hereafter referred to as Achieving excellence).I use Fairclough's three dimensional framework to look at metaphors, lexical choices, and multimodal features within the text.My findings suggest that Achieving excellence discursively constructs education as a path to employment and connects employment to good citizenship.This appears to be a trend within neoliberal society, which requires further critical study.create a balance in my work.Dr. Sheyholislami provided detailed feedback and wise academic advice.Without knowing it, Dr. Fox's words have picked me up and dusted me off many times.Thanks are also due to the superb faculty in this department in general, and more specifically to Joan Grant for always living up to the "Joan Knows" folklore, and to Natasha Artemeva for planting the seed all those years ago.I would like to express my gratitude to both of my parents.My Mom for listening, reading drafts, and printing and mailing me endless articles and book chapters as well as for understanding and encouraging my passion.My Dad for his sense of humour, encouragement, and his contagious pride in me.Thank you to my extended and enormous family for always supporting me.My grandparents (

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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 enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0280,037
Communication savante0,0140,007
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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