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Enregistrement W4387019875 · doi:10.1080/13603116.2023.2257697

Inclusive education policies – objects of observance, omission, and obfuscation: ten years on …

2023· article· en· W4387019875 sur OpenAlexfundno aff
Ian Hardy, Stuart Woodcock

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Inclusive Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Educational Policies and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère de l’Éducation, Gouvernement de l’Ontario
Mots-clésInclusion (mineral)SociologyState (computer science)Education policyPolitical scienceEconomic growthPedagogyGender studiesHigher educationLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article draws upon a critical policy analysis approach to examine the state of inclusive education policy in Global North settings over the past decade.Building on an earlier paper on this topic ten years ago, this updated article seeks to explore whether and how inclusion and inclusive education have been understood in varied international, national and sub-national policy settings over time.While it might be anticipated that schooling systems should be more aware and proactive in supporting inclusion within their policies, our findings reveal mixed results.At times, there appears to have been regression in some settings, stagnation in others, as well as moderate progress in other settings in relation to support and advocacy for inclusion in educational policies.In an era of increased attention to a range of issues of inclusion more broadly over the past decade (e.g.marriage equality, gender fluidity, Black Lives Matter, #StopAsianHate), our article cautions against assuming that such movements have somehow led to a more 'inclusive' conception of students' identities and wellbeing in schooling policy.Whether and how teachers can be expected to be more inclusive in their practices in such a variegated policy environment is an area for continued inquiry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,046
Communication savante0,0200,033
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0060,014
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,373 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations29
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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