Notice bibliographique
Résumé
Purpose In the spirit of the growing Time is Up movement in North America, this paper aims to focus on the human dimension of academic learning environments and delves into the reasons for the continuous oppression, discrimination and bullying (ODB) of faculty members with disabilities in academia, showing the particularly detrimental effect of ODB in the small professionally oriented field of information science. Design/methodology/approach The conceptualizing of continuous ODB of people with disabilities in academia is done by carefully scrutinizing the state of affairs; presenting a nuanced survey of utilized terminology; providing a new and inclusive definition of everyday oppression; introducing a new model of an oppressive workplace environment experienced by people with disabilities; showing the centrality of information behaviours and phenomena in ODB; highlighting the high relevance of this discussion to learning science; and outlining potential detrimental effects of ODB on the psychological climate in and the process of professional higher education. Findings The model of an oppressive workplace environment experienced by people with disabilities is presented. Originality/value Unlike previous models of ODB at the workplace, the current model puts information phenomena as decisive factors in continuous ODB against people with disabilities; particular attention is paid to information avoidance behaviours; distorted or delayed information messages transmitted by managers to employees; gossip as an informal information-based tactic of ODB; the insufficient protection of privacy and confidentiality of information about disabilities and personal health; and vague information messages that diminish the usefulness of university policies on disabilities.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,226 | 0,103 |
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 ».