Educational equity in Canada: the case of Ontario’s strategies and actions to advance excellence and equity for students
Notice bibliographique
Résumé
Canada prides itself for being multi-cultural, valuing diversity, and having educational outcomes that have been identified as excellent and equitable with above average performance and lower than average impact of socio-economic status and immigrant status in PISA. The Canadian Charter of Rights and Freedoms, plus policies concerning child care, language rights, immigration, and Indigenous people have affected equity. However, there are long-standing and emerging inequities, particularly for Indigenous people. Within this context, this article examines the case of Ontario, a province which has become well-known for educational excellence and equity. Two main strands of system-wide strategies to advance educational equity are discussed. First, a focus on closing the gaps in educational achievement and improving student success. This strategy resulted in improved performance for students overall and reduced gaps in performance for sub-groups of students, including attention to gender, English Language Learners and Special Education Needs. However, these measures did not fully address other demographic factors, systemic inequities and multiple forms of discrimination. A second strand of work was developing strategies and actions to advance an equitable and inclusive education system, including a broader concept of equity to support students and staff with changes in classrooms, schools, districts and the province.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,053 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».