Les enseignants, le militantisme et la grève au Canada (XIXe-XXe siècles)
Bibliographic record
Abstract
Résumé Aux XIX e et XX e siècles, comme leurs homologues d’autres pays, les enseignants canadiens se sont engagés dans l’activité militante. Dans chaque province ou presque, ils sont sortis de leurs salles de classe et ont rendu public leur engagement en vue d’améliorer leurs salaires, leurs avantages et leurs conditions de travail. Quelques grèves ont duré un jour ou deux, impliquant un petit nombre d’écoles, tandis que d’autres se sont prolongées sur plusieurs mois, entraînant des milliers d’enseignants. De manière non exhaustive, cet article présente une brève histoire du militantisme et des grèves des enseignants au Canada, en relation avec les changements et les différences entre les systèmes éducatifs des États. Ensuite, il examine quelques-unes des raisons pour lesquelles les enseignants tantôt se sont lancés dans le militantisme, tantôt l’ont refusé. Une des hypothèses est que le déficit de militantisme tient à des questions d’identité individuelle et collective et au rôle d’une certaine professionnalisation. L’histoire des systèmes éducatifs canadiens comprend, de la part des autorités officielles, un projet appuyé de promotion d’une idéologie professionnaliste qui a beaucoup joué contre le militantisme enseignant.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".