Editorial: Bridging Social and Ecological Justice in Canadian Education
Notice bibliographique
Résumé
In the relatively brief time between the conceptualization of this special issue and the writing of this editorial, the political, cultural, social, and environmental milieu in Canada has changed dramatically.The second Trump administration installed in January 2025 shifted foundational progressive social and environmental policies and upended geopolitical alliances among democratic nations that have been in place since the end of World War II.At the time of writing, in the United States (US), universities and education systems are under attack.Criminalization of pro-Palestine protests as part of a broader "war on higher education" (Poisson, 2025) has resulted in the revocation of student visas, reductions in university funding, and elimination of Middle Eastern Studies programs at universities such as Columbia and Harvard.Justice-oriented policies are being eliminated even as climate research and education are being defunded to boost extraction -to "drill, baby, drill."Federally administered research granting bodies like the National Science Foundation are flagging grants that address gender, DEI (diversity, equity, and inclusion; known as EDI in Canada), social justice, and climate change, to determine whether these violate executive orders issued by President Trump (Johnson et al., 2025).References to
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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 | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».