Bibliographic record
Abstract
Le Québec a connu au tournant du millénaire une ambitieuse réforme du curriculum de l’éducation préscolaire et de l’enseignement primaire et secondaire visant à plus de justice et d’équité ainsi qu’à un renforcement de la fonction cognitive et culturelle de l’école. Préparée tout au long des années quatre-vingt-dix, puis implantée graduellement au cours des années 2000, cette réforme a donné lieu à de vifs débats, parmi les acteurs de l’éducation et au sein de la société civile et des médias. De plus, elle a été mise en œuvre par plusieurs ministres différents. Vingt ans plus tard, avec la publication d’un rapport sur les processus de transformation du curriculum mis en œuvre dans le cadre de cette réforme, un cycle de politique publique en matière de curriculum semble achevé. L’article met en évidence, à la lumière de cette expérience, le fait que toute politique ou réforme comprend deux composantes également importantes pour son succès : les idées qui la portent et sa mise en œuvre concrète. La meilleure gestion du changement et de ses processus ne peut combler les lacunes d’idées mal conçues ou inappropriées. Au Québec, les écarts entre intentions et réalisations ont fait naître le doute sur la possibilité d’engager et de mettre en œuvre une réforme globale et ambitieuse.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".