36. Pour une éducation gratuite et démocratique
Bibliographic record
Abstract
Quelques jours à peine après la Conférence provinciale sur l’éducation, les deux grandes centrales syndicales québécoises présentent un important mémoire conjoint au surintendant de l’Instruction publique du Québec. Le mémoire se consacre à deux thèmes majeurs. D’une part, les centrales insistent à leur tour sur la nécessité impérieuse d’accroître la fréquentation scolaire ; c’est littéralement une question de survie pour les travailleurs qu’une économie en pleine transformation oblige à s’adapter et à apprendre de façon permanente ; en effet, constatent les centrales, mieux on est formé, mieux on réussit à s’adapter aux besoins changeants de l’économie et à conserver ses qualifications professionnelles. Pour améliorer la scolarisation de la population, notamment des futurs travailleurs, les centrales jugent nécessaire d’implanter, selon des modalités appropriées, la gratuité scolaire à tous les niveaux d’enseignement. D’autre part, les centrales réclament la démocratisation des instances dirigeant l’éducation : les parents, qu’ils soient ou non propriétaires, doivent pouvoir participer à l’élection des commissaires scolaires et il faut diversifier et rendre plus représentative la composition des comités catholique et protestant du Conseil de l’instruction publique.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.052 | 0.013 |
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".