Choisir une école secondaire privée : une analyse sociale du choix de familles venant de la région de la Capitale-Nationale
Bibliographic record
Abstract
Inscrit dans ce qu’on pourrait appeler la montée du consumérisme scolaire au Québec, ce projet de recherche s’intéresse à comment les parents de la région de la Capitale-Nationale font le choix d’une école secondaire privée pour leur enfant. Cette région est caractérisée comme un « quasi-marché » scolaire en raison de la concurrence entre les écoles publiques et privées, mais aussi en raison du comportement des parents désireux de trouver l’école qui convient le mieux à leur enfant. C’est avec comme objectifs de comprendre les intentions des parents qui font le choix d’une école secondaire privée et de cerner les composantes du processus du choix scolaire que nous avons interviewé 14 familles de la région de la Capitale-Nationale. À partir d’un modèle d’analyse développé par Agnès van Zanten (2009), nous avons identifié trois types de processus empruntés par les parents pour choisir un établissement d’enseignement privé : les familles convaincues, averties et anxieuses.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".