Notice bibliographique
Résumé
In light of Premier Doug Ford’s 2019 reconstruction of Ontario’s sex-ed curriculum, which has scrapped/limited conversations regarding masturbation, consent, gender identity and sexual orientation in elementary classrooms, conversations around 2SLGBTQIA+ youth’s safety and visibility in Ontario schools are poignant and necessary. Ford’s changes calmed the moral panic of Ontario parents sparked by Kathleen Wynne’s 2015 curriculum, which prioritized the normalization of consent and 2SLGBTQIA+ identities. Many claimed that Wynne’s curriculum sexualized children and was inappropriate for students whom adults have positioned as straight and homophobic in the classroom (Bruhm & Hurley, 2004). Most of the backlash Wynne faced—and most of the support Ford received— came from parents and educators in Ontario’s Catholic schools who claimed Wynne’s curriculum went against their constitutional right to teach the values of their faith (Pierre, 2019). When internalized shame and outward hate combine in the Catholic school system, which already lacks diversity and empathy, the classroom can become a scary place for queer children. I argue that incorporating queer stories into classroom libraries and supporting student-led Gay-Straight Alliances (GSA) can provide queer children with a safe space in an institution that otherwise works to deny and mystify their existence. Children’s books like Jessica Herthel and Jazz Jennings’ I Am Jazz, and Miriam B. Schiffer’s Stella Brings the Family can work to foster empathy, deconstruct harmful heteronormative structures and normalize queerness in the classroom to make room for Queer joy and viability in Ontario schools.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,014 |
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 ».