La « valeur ajoutée » de l’éducation antiraciste : conceptualisation et mise en oeuvre au Québec et en Ontario
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’interroge sur l’importance d’une prise en compte des éléments d’une approche antiraciste et antidiscriminatoire dans l’éducation interculturelle et l’éducation à la citoyenneté en milieu scolaire. En se penchant sur les spécificités et les liens de l’approche antiraciste avec l’éducation inter- ou multiculturelle et l’édu cation à la citoyenneté, l’article présente d’abord sa «valeur ajoutée», les critiques qui lui sont adressées et sa présence comparée dans les milieux scolaires québécois et ontarien. Pour le Québec, il dresse un bref portrait des politiques et pratiques des niveaux primaire et secondaire, à partir des résultats d’une étude menée par Potvin, McAndrew et Kanouté (2006) sur l’éducation antiraciste en milieu scolaire francophone à Montréal. En Ontario, l’analyse est plus générale et jette un regard sur le rapport de la Commission royale sur l’éducation (1995) et sur la seule politique d’éducation antiraciste (ministère de l’Éducation de l’Ontario, 1993), qui a vu le jour sous un gouvernement néo-démocrate. En conclusion, quelques éléments de prospective souli gnent la nécessité d’introduire les éléments d’une perspective antiraciste au sein de l’éducation à la citoyenneté.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.024 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".