It’s Complicated: Canadian Education Policymaking in the Pandemic Era
Notice bibliographique
Résumé
Education policymaking is crucial in preparing children to meet future societal challenges. However, policymaking is never straightforward. And the educational policymaking landscape in post-pandemic Canada includes complexities that make evidence-based decision-making particularly difficult. These factors include: the baseline systemic oppression embedded in Canada’s education systems; the tension between the importance of public opinion and the public’s imagined expertise; the inter-disciplinary nature of the field of education research; the challenge of quantifying education outcomes and the simple messages numbers can carry; and the long time-horizons in education payoffs compared to myopic tendencies in politics. Added to these factors is the rise of conspiracy theories and anti-truth sentiment, which undermines trust in expertise, and this sentiment often carries logics of white supremacy and colonialism. This paper identifies these factors in the hopes that policymakers and researchers do not underestimate the difficulty or importance of bringing about evidence-based policy in education settings.
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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 | 0,028 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,045 | 0,035 |
| Communication savante | 0,029 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».