Une hyper-régulation et une responsabilisation centrées sur les seuls praticiens de terrain : les choix risqués du projet de loi n° 23
Bibliographic record
Abstract
Dans cet essai critique, nous réfléchissons aux risques que le projet de loi 23 fait courir à l’École québécoise. Il centralise la gouvernance et renforce la gestion axée sur les résultats des écoles par une surveillance statistique accrue des performances et une légitimation scientifique des pratiques d’enseignement par une instance mandatée par le gouvernement (INEE). Il favorise dès lors une hyper-régulation cognitive et normative des pratiques enseignantes et fait porter toute la responsabilité de la réussite des élèves sur les enseignants et établissements. La multiplicité et la complexité des sources de l'efficacité pédagogique et des inégalités de réussite sont méconnues. Cette politique mal pensée risque d'entrainer nombre d'effets pervers à terme, notamment sur l'attractivité du métier enseignant.
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 | 0.008 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".