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Record W3129401676 · doi:10.71781/5631

Les pratiques de marché en éducation et la cohésion scolaire au Québec

2020· dissertation· fr· W3129401676 on OpenAlexaboutno aff
Guillaume Lamontagne

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducational Practices and Policies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au cours des dernières décennies, l'évolution du système éducatif québécois a été caractérisée par des logiques du marché. En accordant aux parents la liberté de choisir l’école pour leurs enfants et à l’établissement la possibilité de sélectionner ses élèves, les pouvoirs politiques ont ouvert la porte à la compétition intra et inter établissements (Kamanzi, 2018, 2019). Cette dynamique du marché accentue, entre autres, des inégalités scolaires et sociales où les élèves sont séparés selon leurs capacités et, de façon implicite, leur origine sociale (Desjardins, Lessard et Blais, 2011; Marcotte-Fournier, 2015; Marcotte-Fournier et al., 2016; Larose, 2016, Hurteau et Duclos, 2017). À partir des données de l’enquête Pisa 2015, nous étudions les effets des pratiques de marché sur la cohésion scolaire. Celle-ci est analysée à travers les sentiments d’appartenance, de confiance et de coopération chez les élèves du secondaire. Les analyses montrent que la stratification scolaire et la présence de compétition sont liées à la cohésion scolaire. D'une part, les élèves des écoles privées sont ceux qui maintiennent une forte cohésion dans leur environnement scolaire. D'autre part, plus il y a de concurrence au sein de l’établissement, plus le sentiment d'appartenance est élevé. À partir de ces constats, l’étude suggère quelques pistes d’interprétation pour mieux comprendre la nature de la compétition, mais aussi envisager les moyens d'établir une cohabitation saine entre la cohésion et les logiques du marché scolaire dans le contexte du système scolaire québécois.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.705
Threshold uncertainty score0.997

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.078
GPT teacher head0.473
Teacher spread0.394 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
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