Small Schools in a Big World: Thinking About a Wicked Problem
Notice bibliographique
Résumé
The position of small rural schools is precarious in much of rural Canada today. What is to be done about small schools in rural communities which are often experiencing population decline and aging, economic restructuring, and the loss of employment and services? We argue this issue is a classic "wicked" policy problem. Small schools activists have a worldview that is focused on maintaining infrastructure and even community survival, while school boards are mandated to focus on the efficient provision of educational services across wider geographies. Is it even possible to mitigate the predictable conflict and zero-sum games that arise with the decision to close small schools? That is the subject of this paper, which draws on poststructural and actor network theory. We suggest that wicked problems cannot be addressed satisfactorily through formulas and data-driven technical-rational processes. They can only be addressed through flexible, dialogical policy spaces that allow people who have radically different worldviews to create dynamic, bridging conversations. Fundamentally, we argue that what is required are new spaces and modes of governance that are sufficiently networked, open, and flexible to manage the complexity and the mutability of genuinely participatory democracy.
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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 | 0,022 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,069 |
| Communication savante | 0,016 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».