Informing Expansion of Gender Inclusive Data Collection in Post-secondary Education in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Aim/Purpose: To inclusively consider the diversity within student gender-identification at post-secondary institutions, we investigate expanding gender self-identification options on admissions forms; often the first point of student contact with campuses. Background: Even if inspired and motivated by inclusion, many of the gender categories in use presently have challenges, including conflating gender identity with sex assigned at birth, providing too many response options giving rise to ethical issues, and using outdated or misunderstood terms. Methodology: We conducted a sequential mixed-methods exploratory research design that consisted of interviews (n=9) with administrators in post-secondary institutions, followed by a survey of said administrators (n=21), and finally a survey of students (n=45). Contribution: The data detail experiences and inform best practices for ensuring gender inclusivity, specifically concerning students who identify as transgender or non-binary, when filling out forms. Findings: Results indicate that moving beyond binary gender categories entails a balance between (1) institutional issues of data integrity for effective use of gender data, and (2) providing flexible and inclusive options for gender-identification that extend within and beyond the gender binary to ensure students are counted where historically they have been invisible. Recommendations for Practitioners: To balance inclusivity and data management institutions may consider a two-part question, first asking about gender (woman, man, non-binary), and then asking about gender-identification experiences (yes/no). Recommendation for Researchers: As a system, we must find a way to balance inclusion with data management, and transgender and non-binary students must be free of administrative burdens in order to exercise their voice and access post-secondary education. Impact on Society: Collecting expanded gender categories in the school system is only the beginning of a shift in how transgender and non-binary students feel welcomed and supported on campus. The shift is critical to the focus and wellbeing of these students. Future Research: Future researchers, we suggest, may wish to focus on gathering examples of implementation of expanded categories and illustrations of how these data are used to inform and shape changes to policy, practices, spaces, services, and programs. More in-depth exploration of the inclusion of Two Spirit identities in ways that allow their identity to remain intact rather than partially represented in response to the gender question.
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.
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 | 0,055 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».