Non-profit advocacy and discursive opportunity structures: the case of Ontario’s sex education debates
Notice bibliographique
Résumé
This thesis critically explores the role of non-profit organizations in advancing sexual and reproductive health and rights (SRHR) in Canada through education policy advocacy. In 2018 and 2019, there were heated debates in Ontario regarding changes to the provincial Health and Physical Education Curriculum, also known as a sexual health education curriculum. Using the concept of discursive opportunity structure, this qualitative case study examines the framing strategies used by non-profit organizations to advocate for curriculum reforms. It situates advocates’ discursive opportunities within the broader ideational context of the sexual and reproductive health and rights movement and asks how environmental constraints within the non-profit sector shape frame selection to align with or diverge from the movements’ various aims and objectives.Semi-structured interviews with non-profit representatives are used to support discussion of how the non-profit environment influences the ways in which organizations can and do advocate for policy change. Findings in this case show strong alignment of non-profit collective action frames to their discursive opportunities, demonstrating a highly strategic approach to policy advocacy within the sector. There were limited discursive opportunities for claims-making regarding the structural roots of inequities in access to SRHR in Canada, and fear of government retaliation for dissent through the cuts to organizational funding is a strong factor shaping organizations’ perceptions of their discursive opportunities
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,075 | 0,053 |
| Communication savante | 0,016 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».