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Enregistrement W1888627579 · doi:10.47678/cjhe.v36i1.183523

“Navigating the Different Spaces”: Experiences of Inclusion and Isolation Among Racially Minoritized Faculty in Canada

2006· article· en· W1888627579 sur OpenAlexafffundvenueabout
Marlee M. Spafford, Vicki L. Nygaard, Fran Gregor, Marcia A. Boyd

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of WaterlooUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSociologyRacializationInclusion (mineral)NegotiationEquity (law)Promotion (chess)Diversity (politics)Gender studiesPublic relationsRace (biology)Political scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intersection of multiple identities (e.g., racialization, gender, class) strongly determines an individual’s social location. In-depth interviews with 42 racially minoritized academics in Canadian universities allowed U.S. to begin to grasp the challenges faced by those who must negotiate the different spaces in an academy that is predominately white, Eurocentric and male. Using an anti-racist framework, we found that the level of inclusion that racially minoritized academics in our study felt within their workplaces depended upon their experiences with 1) acceptance (e.g., through hiring, promotion, and tenure); 2) visibility (e.g., in terms of perceived power in informal and formal work interactions); 3) support (e.g., via collegial and administrative encouragement, assistance, collaboration and resource support); and 4) mentoring (e.g., in terms of providing and seeking mentor experiences). Our findings suggest that the increasing presence of racially minoritized academics may better serve institutional purposes of portraying a mission of diversity than actually achieving a mission of equity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0560,016
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2006
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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