Challenging the Ivory Tower: Proposing anti-racist geographies within the academy
Notice bibliographique
Résumé
The experiences of academic women of colour in geography have not been discussed in detail in our discipline. While we have witnessed an gradual increase in the literature about women of colour within feminist geography, transnationalism, and diaspora studies, among other subfields, we have yet to thoroughly explore how geography's historical engagement with colonialism and imperialism work to ensure the continued domination of whiteness among faculty and students within geography. This special issue brings to light the experiences of some women of colour who research, teach and work within the discipline of geography, suggesting some future avenues for more emancipatory geographies within the academy. Cuestionando la Torre de Marfil: Proponiendo geografías antirracistas en la academia Las experiencias de mujeres académicas del color en la geografía no se han discutido con todo detalle en nuestra disciplina. Mientras hemos presenciado un aumento en la literatura acerca de mujeres del color dentro de la geografía feminista, transnationalism, y los estudios de diáspora, entre otro subfields, nosotros tenemos mas examinar cómo compromiso histórico de geografía con el trabajo del colonialismo y el imperialismo para asegurar la dominación continuada de la blancura entre la facultad y estudiantes dentro de la geografía. Este asunto especial revela las experiencias de algunas mujeres del color que investiga, enseña y trabaja dentro de la disciplina de la geografía, sugiriendo algunas avenidas futuras para geografías más emancipadoras dentro de la academia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,033 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».