Microaggressions as a Barrier to Effective Collaboration Between Teaching Faculty and Academic Librarians: An Analysis of the Results of a US and Canadian Survey
Notice bibliographique
Résumé
Facilitating effective collaboration with teaching faculty (TF) for the purposes of student success and performance is often a priority for academic librarians (AL). The topic of effective partnerships between these two groups has received a great deal of scholarly attention within the field of library and information science (LIS). However, in practice, harmonious working relationships can be difficult to establish and maintain. This is in part due to the lack of understanding of the role and status of AL by TF. The existing divide between these parties has led to discourse and dismissive actions on the part of TF that may be perceived by some AL as microaggressive. While some work has been done on microaggressions in higher education, little quantitative data exists on status-based microaggressions by TF towards AL and its effect on collaboration in the context of information literacy (IL). In early 2016, the researchers surveyed U.S. and Canadian AL in order to collect data on perceived status-based microaggressive experiences. Analysis of the data indicates that status-based microaggressions, although not ubiquitous, do exist. Moreover, the data indicates that some librarians may experience more frequent instances of status-based microaggressions based on self-reported demographic characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».