Notice bibliographique
Résumé
Despite increased public dialogue about the need for inclusion, marginalized lawyers adjust their behavior to “fit” in their legal workplaces. In this article, the author presents the results of interviews with lawyers in Canada who self-identify as belonging to a marginalized group based on race, ethnicity, Indigeneity, gender or sexual identity, working-class background, and/or disability. Based on these interviews, the author advances a taxonomy of the five strategies employed by these lawyers to fit in to their workplaces: covering strategies, compensating strategies, mythologizing strategies, passing strategies, and exiting strategies.Marginalized lawyers employ covering strategies, which may be appearance, affiliation, advocacy, or association-based, to hide or minimize characteristics that may distinguish the individual from the dominant group. Compensating strategies include the individual’s efforts to work harder, obtain more credentials, maximize their social capital, be perfect, and take on extra diversity work. Each of these techniques is designed to “make-up” for the perceived failure of being a marginalized lawyer. Mythologizing strategies involve creating internal narratives to reduce the effects of discrimination. Marginalized lawyers use passing strategies to censor various aspects of themselves in an attempt to be perceived as a part of the dominant group. Finally, exiting strategies are a last resort; the marginalized lawyer leaves their workplace or limits their legal work to specific firms or areas of law.The author argues that developing a taxonomy of strategies facilitates understanding about how law firms and lawyers may strategize to create more inclusive work environments. The author also clarifies the extent to which we require some marginalized lawyers to adjust aspects of who they are so that they can survive in their workplaces.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,023 | 0,024 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».