Notice bibliographique
Résumé
This thesis is based on three different focus groups held in the summer of 2018 with a total of twelve Black students. It examines a group of Black students’ experiences of racist microaggressions on the campus of a large comprehensive Canadian university situated in an urban setting. Using Critical Race Theory it analyzes how seemingly neutral comments, slights, snubs or representations by white students and professors contributes to a culture of anti-Black racism on this campus. Key to this analysis is the shift from traditional forms of racism to more subtle forms of racism in contemporary society, and the role that institutions play in reproducing racism. Microaggressions thus characterise the subtle way in which racism is perpetuated in contemporary society. The experiences described by the twelve students in this research study demonstrate the prevalence of microaggressions in the lives of Black students in this Canadian university. Furthermore, the four broad themes emerge from the focus group discussions: the lack of diversity in the student population and faculty, the invalidation of Black experiences, stereotypical representations of Black people and cultures, and gendered racism, give further nuance to the types of messages that Black students are exposed to at this university. This analysis produces a deeper understanding of how these micro-level interactions contribute to the broader culture of racism on campuses.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».