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Enregistrement W2073257374 · doi:10.1353/ces.2012.0008

The Representation of Racialized Faculty at Selected Canadian Universities

2012· article· en· W2073257374 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCanadian ethnic studies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical and Liberation Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepresentation (politics)SociologyPolitical scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gathering accurate data on representation of racialized and Indigenous faculty is compounded by the lack of reliable, detailed data. The paper attempts to redress the lack of data, based on a methodology of facial and name recognition in a small sample of Canadian universities. Photos and names of racialized faculty on departmental websites at selected universities in three faculties: engineering, management/business, and social sciences were examined. Where photos were not provided, links to individual faculty websites, research websites and departmental profile pages were examined. Where “visible minority” data were available, intersecting markers of identity such as gender, ethnicity, national identities, class and age are not evident. The average percentage of racialized faculty in this sample of ten Canadian universities is 12.3 percent. While it is difficult to identify baseline numbers for comparative purposes, the overall percentage of racialized faculty in Canadian universities is 15.9 percent. Chinese, South Asian, Arab and Black were the main ethnicities. In a sample of five universities surveyed, faculties of engineering and business accounted for more than half of the total racialized faculty at the university; in another two universities, the percentage is nearly half, and in the university with the smallest proportion of racialized faculty in engineering and business, the percentage is still more than one quarter of the total. At this point in the data collection, size of university does not appear to make much difference, although we await results of a larger sample. The two smaller institutions have lower proportions of racialized faculty. Among those who have somewhat larger proportions of racialized faculty, one is large and the other medium in size. The location of the university likely has a more profound effect, by size of city and by province, but we do not have sufficient data at this stage to make a case for location. Our figures also demonstrate that the lumping together of at least eleven ethno-racial groups into the category of “visible minority” in the Census data does a serious disservice to the understanding of ethno-racial positioning the Canadian universities. La collecte de données exactes sur les minorités visibles et les autochtones représentés au sein du corps professoral est compliquée par le manque d’informations fiables et détaillées. Dans cet article, nous tentons de compenser cette insuffisance à partir d’une méthodologie de reconnaissance du visage et du nom dans un petit échantillon d’universités canadiennes. Nous avons étudié les photos et les noms de membres de la faculté racialisés sur les sites web de celles que nous avons sélectionnées, et ce dans trois départements : Ingénierie, Gestions d’entreprise/Commerce et Sciences sociales. Lorsqu’il n’y avait pas de photos, nous sommes allées sur les pages de profil et les sites web de ces départements, ainsi que sur ceux de la recherche. Lorsque les données «minorités visibles» étaient accessibles, les marqueurs d’identification qui se recoupent, tels que le genre, l’ethnicité, les identités nationales, la classe et l’âge, n’étaient pas évidents. Le taux moyen du corps professoral racialisé dans cet échantillon de dix universités canadiennes est de 12,3 p. cent. Quoiqu’il soit difficile d’établir des chiffres de base à des fins de comparaison, ce pourcentage dans ce type d’établissement au Canada en général est de 15,9 p. cent. Les principales ethnies représentées sont les Chinois, les Sud-Asiatiques, les Arabes et les Noirs. Dans cinq des institutions soumises à notre enquête, les départements de l’Ingénierie et du Commerce comptaient plus de la moitié des professeurs de minorités ethniques de leur université; dans cinq autres, ils en comptaient presque la moitié, et dans celle qui en avait le plus petit nombre, celui-ci faisait encore plus d’un quart du total. À ce niveau de la collecte de données, la taille de l’établissement ne semble pas faire beaucoup de différence. Nous attendons cependant les résultats d’un échantillon plus large. La proportion du corps professoral racialisé est plus faible dans les deux universités les plus petites. Parmi celles où ce taux est quelque peu supérieur, il y en a une grande et une moyenne. Les conditions locales de l’institution, soit la taille de la ville ou la province où elle est implantée, ont probablement un impact plus profond, mais nous n’avons pas assez de matériel à cette étape de la recherche pour justifier le rôle de l’emplacement. Nos chiffres montrent aussi que le fait d’amalgamer au moins onze groupes ethno-raciaux dans une seule catégorie de «minorités visibles» dans les données du recensement, contrecarre sérieusement l’effort de comprendre la situation des universités canadiennes sur le plan ethno-racial.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,253
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,222 · 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