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Enregistrement W4200549399 · doi:10.1080/03906701.2021.2015933

School market and the democratization of education: one step forward, two steps back. The case of the Canadian Province of Quebec

2021· article· en· W4200549399 sur OpenAlexaffabout
Pierre Canisius Kamanzi

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Choice and Performance
Établissements canadiensUniversité de MontréalCégep Marie-Victorin
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocratizationAttendanceSocioeconomic statusSocial classEthnic groupInequalityEducational inequalitySocial inequalitySociologyHigher educationReproductionDemographic economicsPolitical scienceSociology of EducationMediationInstitutionCohortDemographySocial scienceEconomicsDemocracyPopulationPoliticsMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to show that since the 1980s, educational inequalities in Quebec have gradually been reconfigured through the school market. The results obtained from a sample (N = 24,085) of a cohort of students who entered their first year of secondary school in 2002–2003 and who were observed for up to ten years (2012–2013) show that the influence of social origin on educational inequalities operates in large part via mediation of the type of institution attended. The results indicate that enrollment in selective schools, whether public or private, is closely associated to the social characteristics of the students: socioeconomic and ethnocultural origin, gender and mother tongue. In addition, there is a strong association between attendance at these same institutions, access to higher education and graduation. We conclude that the persistence of the reproduction of social inequalities in education is the result of the interactive and combined effects of social power relations related to class and ethnicity, and the current organization of public policies in education. This reveals a paradox as school markets have been promoted by public policies in the name of strengthening democratization and improving the quality of education.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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