Notice bibliographique
Résumé
The founding of a formal education system in Canada was influenced by religious, racial and classist biases and bigotry that continues to perpetuate within and throughout our institutional systems today; creating barriers of access, practices of othering and underrepresentation in areas that economic, social and academic advancement of specific populations within Canadian society. This final research paper will explore the history of education in Canada, identify whom are identified as underrepresented student populations and explore early Postsecondary education (PSE) intervention access initiatives for underrepresented populations offered in publicly funded colleges such as Centennial College, George Brown College, Humber College and Seneca College, which are located in Toronto. This paper will explore the complex intersectionality amongst underrepresented groups, barriers to accessing and navigating PSI systems, explore intersectoral partnerships that encourage and support early PSE intervention planning as well identify and critique social capital gains through early PSE intervention initiatives. This paper will argue that throughout Canada’s history the explicit and implicit practice of exclusion has created a systemic system of underrepresentation of Indigenous, marginalized (including Black, 2SLGBTQ+, first-generation and females), French speaking and economically disenfranchised student populations within the PSE system. This underrepresentation has resulted in the call for early access intervention initiatives that support equitable PSE accessibility that acknowledges the intersectionality of individuals identified within these underrepresented populations as well as eliminating the legacy of institutional bigotry and exclusive practices within the fabric of the Canadian education system.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,743 | 0,458 |
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 ».