Établissements bilingues et gouvernance francophone : espoirs et déroute du projet universitaire des Franco-Ontariens (1945-2008)
Bibliographic record
Abstract
L’article présente les débuts du projet d’université défendu par les porte-parole franco-ontariens depuis les années 1960. D’abord, l’auteur procède à un rappel des grands moments qui ont jalonné le développement de l’enseignement supérieur en français en Ontario. Ensuite, il montre comment les gouvernements, les organismes francophones et les universités bilingues se sont engagés envers le développement de l’enseignement supérieur en français. Le texte aborde les thèmes de la francisation des universités bilingues, l’élargissement de l’accès aux programmes en français, l’autonomie administrative des francophones et le réseautage des programmes en français dans une nouvelle structure. Au tournant du 21e siècle, le projet de création d’une université par et pour les francophones est apparu comme la réponse la plus cohérente à plus de 40 ans d’expérimentation de solutions plus ou moins satisfaisantes, et ce, malgré l’augmentation de l’offre de programmes en français dans les établissements bilingues. Enfin, l’article permet de dresser un bilan de la situation et d’esquisser des pistes de réflexion pour l’avenir de l’enseignement supérieur en français en Ontario.
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 | 0.004 |
| 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 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".