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Enregistrement W4210830042 · doi:10.14507/epaa.30.7002

Shifting meanings: The struggle over public funding of private schools in Alberta, Canada

2022· article· en· W4210830042 sur OpenAlexaffabout
Sue Winton, Steven Staples

Notice bibliographique

RevueEducation Policy Analysis Archives · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgumentativeNeoliberalism (international relations)Dominance (genetics)Discourse analysisPublic administrationPolicy analysisGovernment (linguistics)SociologyPublic policyEducation policySchool choicePolitical sciencePolitical economyHigher educationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The government of Alberta, Canada, has provided public funding to eligible private schools since 1967. This policy has always been contested, and in this article, we explain how we applied concepts from argumentative discourse theory and its attendant methodology, argumentative discourse analysis (ADA), to trace the debate over the policy since 1990. Argumentative discourse theory posits that policymaking involves struggles for discursive dominance wherein actors try to convince others to view the policy issue in a particular way. Drawing on 158 media articles, interviews, and secondary sources, we show that although some of the actors in the dispute have changed – and changed sides – their arguments have remained fairly consistent. However, their arguments’ meanings – and of the policy itself – have changed as the dominant discourse in the province shifted. Specifically, in response to the rise and predominance of neoliberalism in Alberta, supporters redefined the policy to fund private schools with public money as one that promoted choice and competition that would improve schooling. Opponents, on the other hand, recast the policy as part of a larger government effort to privatize public education. We demonstrate that argumentative discourse theory and ADA can be used to support the goals of critical policy analysis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,348 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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