Investigating the challenges and opportunities of a bilingual equity knowledge brokering network: A critical and reflective perspective from university partners
Notice bibliographique
Résumé
Public education systems are often large, diverse, fragmented, and historically very hard to change. While previous reforms targeted primarily school staff, large-scale policies now include a broader audience including non-system organizations (e.g., knowledge brokering organizations) that may influence directly or indirectly policy implementation. Arguing that knowledge brokering organizations can contribute to policy implementation by bridging equity policy and research and practice at the local level, we put forward that their networks and relationships with districts, schools, and community organizations can bring about substantial changes to the organization and practices of schools on equity issues, even though they may face obstacles in implementing change due to particular contexts. We aim to better understand the role of knowledge brokering networks and of the university partners who act as knowledge brokers to bridge Ontario Ministry of Education policy goals with equity research and practice. As knowledge brokers working in a bilingual province-wide equity knowledge brokering network, we use our experiences as a particular case of a non-system role in system-wide reforms. We build on these experiences to question and self-reflect on our role as knowledge brokers who accompanied practitioners and community coalition leaders towards equity and inclusion over a 2-year period. By analyzing knowledge brokering functions, we show the challenges and opportunities we faced as knowledge brokers in guiding local equity and inclusion initiatives: 1) the roles we carried out during interactions and practices that could take on different meanings as knowledge producers and mobilizers; 2) we point out how and why these knowledge brokering functions and our roles within a bilingual province-wide network needed to adapt to local realities by providing for a more flexible planning process that allowed for sufficient time to identify local needs and to produce, if necessary, the knowledge that incorporated cultural context considerations or particularities.
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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 | 0,041 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,037 |
| Communication savante | 0,025 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».