Introduction au dossier - Loi 23 : ce qu'en dit la recherche
Bibliographic record
Abstract
Formation et profession 32(3) 2024 • Ce numéro thématique de Formation et profession que nous coordonnons résulte d'une collaboration inédite avec deux autres revues savantes québécoises : la Revue des sciences de l' éducation et la McGill Journal of Education.Ce partenariat reflète l'ampleur des débats sociaux suscités par la Loi 23, lequel prévoit entre autres une centralisation accrue de la gouvernance scolaire, l'abolition du Comité d'agrément des programmes de formation à l' enseignement, une réforme du Conseil supérieur de l' éducation et la création d'un Institut national d' excellence en éducation.La Loi 23 soulève en effet des enjeux majeurs liés à l'autonomie institutionnelle des instances de régulation et de la gouvernance scolaire, à la gestion des données scolaires et à l' évaluation de l' efficacité des pratiques d' enseignement et de formation.L'adoption de cette loi a entrainé une mobilisation inédite des chercheurs en éducation et des syndicats d' enseignants, entre autres.Cette controverse se poursuit, mais l'analyse scientifique des effets et implications de cette transformation demeurait incomplète.En répondant à l'appel à textes, les différents auteurs ont fait oeuvre utile, car ils enrichissent ces débats d'une analyse scientifique et critique à propos de politiques publiques qui affectent la gouvernance et la régulation de tout le système éducatif québécois obligatoire, autant que les pratiques professionnelles de ses acteurs.Ces quatre articles explorent à partir de diverses perspectives divers thèmes, dont la conception de l' efficacité dans l' éducation, les influences idéologiques et politiques de la Loi 23 et les dynamiques de mobilisation des différents acteurs concernés.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.005 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".