Through the Looking Glass: White First‐year University Students’ Observations of Racism in St. John's, Newfoundland and Labrador, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Despite the growing interest in microaggression theory (Sue et al. ), little research has been conducted on it through a sociological lens. In fact, the psychological research that does exist has been from the United States (Constantine ; Mercer et al. ; Ong et al. ; Sue et al. ) and Canada (Hernandez ; Houshmand ), focusing primarily on minorities. One area that remains unexplored is white observations of racism. This is especially relevant given that Sue et al. ( ) contend that it is those who are most disempowered rather than those who enjoy the privileges of power who are likely to accurately assess whether a racist act has occurred. With this view in mind, this article utilizes racial microaggression theory to investigate the observations of racism among a cohort of approximately 170 white freshman (i.e., first‐year) university students in St. John's, Newfoundland and Labrador, Canada. As this research is Canadian based, it presents an excellent opportunity to advance racial microaggression theory from an international perspective. The goal of this article then is to categorize white youths' observations of microaggressions in order to discuss and analyze their impact on minorities living in a highly homogeneous, white‐dominated space.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».