Whose ‘truth’ matters? Problematizing the epistemological underpinnings of social policy research
Notice bibliographique
Résumé
Despite many policies produced to mitigate racism and other forms of discrimination in the public education sector, the inability to implement these policies fall short. These policies may appear to address inequities by attempting to meet legal requirements, however, they do not always address the structural power dynamics grounded in white supremacy which continue to perpetuate systemic racism. Drawing on examples from the Ontario public education sector such as employment equity policies, Afrocentric Alternative Schools in the TDSB and the Student Resource Officer program in Toronto schools, I illustrate how positivist inspired “evidence-based” policy processes fail at offering policy solutions for equity issues by ignoring those who do not fall into the purview of the economic and political interests of dominant stakeholders in the policy process. Deploying an anti-racist and anti-colonial framework, I examine the superficial attempts to garner inclusivity through equity policies that continually fail to heal the wounds of exclusion by reproducing multiple band-aid policies rather than formulating a restructuring of public education in the Ontario public education system that will allow equity seeking groups a place at the table.
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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 | 0,228 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,257 |
| Communication savante | 0,034 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».